機械学習を利用する

よくある機械学習シナリオのクイックスタートとステップバイステップ ソリューションを利用して、機械学習モデルの構築を開始できます。

機械学習とは何ですか?

機械学習 (ML) は、コンピューター システムがデータを基に学習し、予測できるようにする技術です。機械学習でどんな問題を解決できますか?機械学習とディープ ラーニングにはどんな違いがありますか?どんな言語、ツール、フレームワークを使って、何から始めればよいでしょうか?この概要で、これらの疑問の答えをご説明します。

実際に使ってみる

各自のスキル レベルのニーズに適したツールを使用して、独自の方法で機械学習モデルを構築します。

コード不要の自動化された機械学習

自動 UI を使用して、正確なモデルをすばやく構築します。

ビジュアル ドラッグ アンド ドロップ インターフェイス

ビジュアル インターフェイスを使用してモデルを構築する方法をご確認ください。

コード第一のノートブック エクスペリエンス

統合された Jupyter ノートブックを使用して、Python でモデルをトレーニングしてデプロイします。

インスピレーションを得る

よくある機械学習シナリオのステップバイステップ ソリューションをご覧いただけます。

多クラス分類

地震による被害のモデル化: 最も深刻な被害を受ける地域を特定し、救援対象を決定します

画像認識

医薬品の識別: 薬品の分類と準備の際のヒューマン エラーを減らします。

時系列の予測

エネルギー需要の予測: ニューヨーク市のエネルギー供給網にかかる将来的負荷を予測します。

エンゲージメント

ハッカソンで何かおもしろいものを作ったり、お近くのコミュニティ イベントで気の合う仲間に会ったりできます。

オンライン ハッカソン

お客様の機械学習スキルを試し、賞や表彰を受けることができます。

詳細はこちら

コミュニティ イベント

全世界 80 を超える会場で開催される Global AI Night に参加し、仲間と一緒に機械学習をご体験ください。

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関連情報

認定を受ける

次のステップに進みましょう。Microsoft Learn を使用して、データ サイエンティスト認定資格を取得できます。

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