Azure Machine Learning Studio

シンプル、スケーラブル、最先端

Azure Machine Learning ソリューションの Studio にようこそ。きっと気に入っていただけます。Studio は強力でシンプルなブラウザーベースのオーサリング環境です。ここでは、コードを記述する必要がなく、ドラッグ アンド ドロップのようなビジュアルな操作を行うことができます。数回クリックするだけでアイデアをデプロイできます。

完全に管理されたクラウド サービスで、ユーザーは簡単に予測分析ソリューションを構築、デプロイ、共有できます。

Machine Learning で予測分析ソリューションの構築、デプロイ、共有を実現するクラウド サービス アーキテクチャの例

Machine Learning 初心者ですか?

初心者の方は、David Chappell によるテクニカル プロフェッショナル向けの入門をお読みください。

データ サイエンスの概要については、5 つの短いビデオで紹介しています。ベストなアルゴリズムを選択する方法については「ML cheat sheet mini site (Machine Learning チート シート ミニ サイト)」でご確認ください。

この製品を初めてお使いの方へ

データ サイエンスのスキルをお持ちでも、Azure Machine Learning は初めてという方は、チュートリアルをご覧いただくか、ギャラリーのサンプル実験からスタートしてください。ご質問はフォーラムで弊社の技術者にお問い合わせください。

現在 R または Python のユーザーですか?

Azure Machine Learning Studio には、数百ものビルトイン パッケージとカスタム コードのサポートが含まれます。

R と Python を使用した Machine Learning の使用法の詳細については、ブログをご覧ください。

データ サイエンティスト、開発者の皆様へ

Azure Machine Learning は応用機械学習向けに設計されています。クラス最高のアルゴリズムとシンプルなドラッグ アンド ドロップ インターフェイスを使用して、発想からデプロイまでを数回のクリックで完了できます。無料で試す

あなたがデータ サイエンスを組み込もうとしている開発者ならば、弊社の API と Azure Marketplace をご利用ください。

数分でデプロイ

Azure Machine Learning なら、わずか数分でモデルを Web サービスとして運用環境にデプロイできます。その Web サービスは、場所を問わずにどのデバイスからでも呼び出すことができ、あらゆるデータ ソースを使用できます。Web Services の詳細はこちらです

公開、共有、収益化

ギャラリーや Azure Marketplace で、あなたのソリューションを世界と共有してください。

実験

Telco 顧客離れ

顧客離れは、競合企業のサービスへの乗り換え、使用されるサービス数の減少、より安価なサービスへの切り替えなど、さまざまな形をとることがあります。

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実験

異常検出: クレジット リスク

データ内の異常としてクレジット リスクの予測を試みます。

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実験

データ マイニング 2016 大統領選挙財務データ

選挙財務データを使い、各種の機能を処理および設計することで、機械学習用の大規模データセットを準備する方法を説明します

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ギャラリー

ギャラリーは弊社技術者とあなたのようなユーザーが構築した学習プラットフォームで、ベスト プラクティスをデータ サイエンス コミュニティと共有するためのものです。投稿をお待ちします

Microsoft とデータ サイエンス コミュニティが協力した予測分析実験をご覧ください。
ソリューション ギャラリーにアクセスし、ソリューション ギャラリーのさまざまな構成済みソリューション、参照アーキテクチャ、設計パターンをご覧ください。

顧客事例

American Eagle が世界のスピード記録を塗り替えるべく Azure Machine Learning を使用した方法をご覧ください。

お客様のご意見

Mendeley

「Azure Machine Learning のすばらしいところは、分離された方法でオープン ソース テクノロジと統合できるところです。Azure Machine Learning は、あらゆるインフラストラクチャで価値を提供してくれるのです。」

Fernando Fanton 氏、Mendeley 社、製品開発部部長

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RockwellAutomation

「当社では、石油およびガス業界で前例のないコラボレーションと可視性の実現について議論しています。」

Doug Weber 氏、Rockwell Automation 社、リモート アプリケーション モニタリング部門

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SLAC

「SLAC にとってのモノのインターネットと機械学習の価値は、これに集約されています。インテリジェント システムのおかげで、システム データを使用して自力で調べる前に、問題を知ることができるのです。」

James Williams 氏、スタンフォード大学 SLAC 国立加速器研究所、最高情報責任者

詳細情報

関連製品およびサービス

HDInsight

クラウド Hadoop 、Spark、R Server、HBase、および Storm クラスターのプロビジョニング

SQL Data Warehouse

エンタープライズ クラスの機能を伴うエラスティックなサービスとしてのデータ ウェアハウス (data warehouse-as-a-service)

Data Factory

データ変換と移動の調整と管理

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