Azure Machine Learning Notebook VM の 3 つの特長
データ サイエンティストの職務は絶えず変化します。そのため、高速かつ柔軟な環境が必要になる一方で、組織のセキュリティ ポリシーやコンプライアンス ポリシーに従う必要もあります。 機械学習プロジェクトに携わるデータ サイエンティストは、実験の実行、モデルのトレーニング、反復学習、イノベーションを行うための柔軟な環境を必要としています。モデルの構築、トレーニング、デプロイメントに専念するためには、仮想マシン (VM) を準備したり、多数のパラメーターを入力したり、環境を変更するために何度も IT 担当者に依頼したりといったことに手間取るわけにはいきません。さらに、組織が定めるコンプライアンス ポリシーやセキュリティ ポリシーを遵守する必要もあります。 組織は、職場環境のセキュリティを維持しながらデータ サイエンティストが効率的に作業できるように支援する方法を模索しています。企業の IT 担当者は、セキュリティをロックダウンし、認証システムを一元化したいと考えています。一方、データ サイエンティストが重視しているのは、VM に直接アクセスして、低階層の CUDA ドライバーや特殊な最新の機械学習フレームワークを自由に操作することです。しかし、VM に直接アクセスするとなると、IT 担当者がセキュリティ ポリシーを適用することが難しくなります。Azure Machine Learning サービスでは、こういった課題を解決するために革新的な機能を開発しています。それらの機能を使用することで、データ サイエンティストはデータを最大限に活用し、ビジネス目標の達成にじっくり専念できると同時に、組織のセキュリティおよびコンプライアンス体制も維持できます。 2019 年 5 月に発表された Azure Machine Learning サービスの Notebook Virtual Machine (VM) は、そうした相反する要件を満たすと同時に、データ サイエンティストのエクスペリエンス全体を簡素化します。Notebook VM は、データ サイエンティストのために作られたクラウドベースのワークステーションです。Notebook VM