Azure Machine Lerningの基本的な使い方1

概要

Microsoft Azure Mchine Lerningが追加されました。Google CloudやAmazon Web Service(AWS)でもMachine Lerning APIを提供していますが、MicrosoftのAzure Mchine LerningはGUI上で学習アルゴリズムをテストし、そのままWEBサービスとしてリリースすることが出来ます。そのためコーディングなど、学習のための敷居が低いのが特徴です。

それでいて、Rスクリプトを実行することが出来たり、Vowpal Wabbitの機械学習アルゴリズムを使うことも出来ます。これにより拡張性も担保されています。

チュートリアルの補足

Create a simple experimentのチュートリアルを元に基本的な使い方を確認します。このチュートリアルは自動車のメーカーや車種、サイズ、排気量、馬力等の情報から、販売価格を予測する物です。ごくシンプルなチュートリアルですが、不動産の立地条件から家賃を予測したり、様々な条件から売上を予測したりと応用範囲の広いものです。

基本操作でいくつかわかりにくいところがあります。

Azure Mchine Lerningでは作成した機械学習モデルをExperiment(実験)と呼びます。ExperimentのCanvas上にModuleを配置して、Module同士をデータの流れを表す線で接続することで危害学習モデルを作成していきます。

scoremodel1Moduleの四角い枠同士を接続している矢印の起点、終点となる○の部分をクリックするとメニューが表示されます。チュートリアルではダブルクリックしてvisualization windowを表示すると記載されていますが、この起点、終点の部分をクリックして表示されるメニューからVisualize選択して表示します。

出来上がったExperimentをWEBサービスとしてリリースする場合には終点となる部分をクリックして表示されるメニューからSet as Publish Inputを選択します。また終点となる部分をクリックしてSet as Publish Outputを選択します。これが、それぞれWEBサービスの入力パラメータと出力パラメータになります。これらを設定した後、Publish Web ServiceをクリックするとWEBサービスが作成されます。

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