Azure Machine Learning サービス

モデルを迅速に構築し、クラウドからエッジまで大規模に運用化

エンド ツー エンドの機械学習ライフサイクルを加速させる

機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイが効率化されます。お好みのツールとフレームワークを使って機械学習モデルを迅速に市場投入し、自動化された機械学習により生産性を向上させ、セキュリティで保護された、エンタープライズ対応のプラットフォーム上でイノベーションを実現できます。

コード不要の自動化された強力な機械学習機能とオープンソース サポートにより、簡単になった機械学習

既存の DevOps プロセスと統合され、機械学習のライフサイクル全体の管理を支援する、機械学習用の信頼性の高い DevOps

デスクトップからのオンデマンドでのスケーリング、機械学習モデルの構築とクラウドからエッジまで場所を選ばないデプロイ

インフラストラクチャと機能の保護に役立つ、エンタープライズ対応の Azure のセキュリティ、コントロール、ガバナンス

簡単になった機械学習にアクセス

コード不要のエクスペリエンスからコード第一のエクスペリエンスまで、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、機械学習モデルを迅速に構築してデプロイできます。ドラッグ アンド ドロップ対応のビジュアル インターフェイスや、ホストされているノートブック環境、自動化された機械学習を利用することが可能です。自動化された特徴エンジニアリング、アルゴリズム選択、ハイパーパラメーター スイープにより、モデルの開発期間が短縮されます。ONNX、Python、PyTorch、scikit-learn、TensorFlow など、使い慣れたオープンソース ツールやフレームワークのサポートが組み込まれています。

信頼性の高い MLOps によりイノベーションをすばやく実現

MLOps (機械学習用の DevOps) により、データ準備からデプロイ、監視まで、エンドツーエンドのライフサイクルが効率化されます。機械学習パイプラインを使用することで、ワークフローが簡素化され、効率が高まります。継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) を利用すると、サポートとメンテナンスが容易になるだけでなく、モデルの品質を徐々に向上させることもできます。一元的なポータルからモデル成果物を管理したり、デプロイ済みのモデルのパフォーマンスを監視したりできます。

デスクトップからオンデマンドでクラウドを利用

任意のデータを利用し、クラウドからエッジまで場所を選ばずに機械学習モデルをデプロイできるため、柔軟性が最大限に高まります。強力な CPU と GPU コンピューティング リソースを使用した自動スケーリングにより、モデルをコスト効果の高い方法ですばやくトレーニングできます。FPGA を使用して、クラウドまたはエッジでリアルタイムに推論することが可能です。

インフラストラクチャとソリューションを保護

データ サイエンスのあらゆるニーズに応える Azure のエンタープライズ対応のセキュリティ、コンプライアンス、仮想ネットワーク サポートを利用して、機械学習モデルを構築できます。Azure 全体で ID、データ、ネットワーク用の組み込みのコントロールを使用してワークロードを保護します。Azure は、あらゆるクラウド プロバイダーの中で最も包括的なコンプライアンス ポートフォリオを提供します。

初期費用は不要で、料金は必要な分だけ発生

期間限定で必要な Azure リソースに対してのみ料金を支払います。モデルのデプロイ コストなど、詳細については、Azure Machine Learning service の価格ページをご覧ください。

Azure Machine Learning service の使用方法

ワークスペースの作成

構築とトレーニング

デプロイと管理

手順 1/1

コンピューティング先、モデル、デプロイ、メトリック、および実行履歴をクラウドに格納します。

手順 1/1

クラウド内で自動化された機械学習を使用して、アルゴリズムとハイパーパラメーターを特定し、実験を追跡します。

手順 1/1

クラウドまたはエッジに機械学習モデルをデプロイして、パフォーマンスを監視し、必要に応じて再トレーニングします。

作業開始に役立つリソース

最初のテスト

Azure Machine Learning service 用のワークスペースを作成したら、Python SDK またはビジュアル インターフェイスを使用してテストを実行する方法をご確認ください。

チュートリアルとサンプル

リモート コンピューティング リソース上で機械学習モデルをトレーニングして、デプロイできます。画像の分類 (MNIST データ) または回帰 (NYC タクシー データ) の SDK を使用したり、ビジュアル インターフェイスを使用して価格の予想 (自動車データ) を行ったりできます。

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Azure Machine Learning service をご利用のお客様

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Azure Machine Learning service に関してよく寄せられる質問

  • このサービスは複数の国/地域で一般提供されており、今後も増える予定です。
  • Azure Machine Learning service のサービス レベル アグリーメント (SLA) は 99.9% です。
  • Azure Machine Learning service ワークスペースは、本サービスの最上位レベルのリソースです。作成されるすべての成果物を操作するための一元的な場所を提供します。

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