Azure Machine Learning の機能を理解する
Microsoft Azure には Azure Machine Learning サービスが用意されています。これは、データから予測モデルをトレーニングし、トレーニング済みのモデルをサービスとして発行するために、大規模な実験を実行するためのクラウドベースのプラットフォームです。
Azure Machine Learning では、次の機能を提供します。
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| 自動機械学習 | この機能により、専門家以外の人でも、データから効果的な機械学習モデルをすばやく作成できます。 |
| Azure Machine Learning デザイナー | 機械学習ソリューションのコードなし開発を可能にするグラフィカル インターフェイス。 |
| データとコンピューティングの管理 | データ サイエンティストがデータ実験コードを大規模に実行するために使用できるクラウドベースのデータ ストレージとコンピューティング リソース。 |
| パイプライン | データ サイエンティスト、ソフトウェア エンジニア、IT 運用の専門家は、パイプラインを定義して、モデルのトレーニング、デプロイ、管理タスクを調整できます。 |
データ科学者は、機械学習のライフサイクル全体にわたり Azure Machine Learning を使用できます。
- データの取り込みと準備。
- 実験の実行によるデータの探索と予測モデルのトレーニング。
- トレーニング済みのモデルの Web サービスとしてのデプロイおよび管理。
ソフトウェア エンジニアは、次の方法で Azure Machine Learning と対話できます。
- 機械学習モデルをトレーニングし、AI 対応アプリケーションに統合できるサービスとしてモデルをデプロイするための自動機械学習または Azure Machine Learning デザイナーの使用。
- データ科学者と協力して、Scikit-Learn、PyTorch、TensorFlow などの一般的なフレームワークに基づいてモデルを Web サービスとしてデプロイし、アプリケーションで使用します。
- Azure Machine Learning SDK またはコマンド ライン インターフェイス (CLI) スクリプトを使用して、機械学習モデルのバージョン管理、デプロイ、テストをアプリケーション配信ソリューション全体の一部として管理する DevOps プロセスを調整します。
注意
詳細については、「Azure Machine Learning」を参照してください。