生産性を促進するためのビジュアル機械学習
ドラッグ アンド ドロップのインターフェイスにより、初心者からプロフェッショナルまで、データ サイエンス チーム全体でモデルの構築とデプロイを高速に行うことができます。
あらゆるデータ ソースに接続し、さまざまな組み込みモジュールを使用してデータの準備や事前処理を行う
最新の機械学習やディープ ラーニングのアルゴリズムを使用してモデルを視覚的に構築およびトレーニングする
ドラッグ アンド ドロップ モジュールを使用してモデルを検証および評価する
数回クリックするだけで、リアルタイムまたはバッチ推論エンドポイントをデプロイして公開
簡単に接続してデータを準備
登録したデータセットをドラッグ アンド ドロップしたり、Azure Blob Storage、Azure Data Lake Storage、Azure SQL などのさまざまなデータ ソースに接続したり、ローカル ファイルからデータをアップロードしたりすることができます。データ プロファイルをワンクリックでプレビューし、視覚化できます。データ変換や特徴エンジニアリングのための豊富な組み込みモジュール セットを使用して、データの事前処理を行うことができます。
コードを書かずにモデルを構築してトレーニングする
コンピューター ビジョン、テキスト分析、推奨事項、異常検出などを含む、最先端の機械学習とディープ ラーニング アルゴリズムを使用して、機械学習モデルを構築し、トレーニングできます。コードなしのモデルでドラッグ アンド ドロップを使用したり、Python と R コードを使用してカスタマイズしたりすることができます。
モデル パフォーマンスの検証と評価
機械学習パイプラインを対話型で実行できます。モデルとデータセットの精度をクロス検証できます。モデルを評価するためのデータ視覚化に数回のクリックでアクセスできます。デバッグとトラブルシューティングのため、グラフ、プレビュー ログ、出力を使用した迅速な根本原因の分析を行うことができます。
数回クリックするだけでモデルをデプロイし、エンドポイントを公開する
リアルタイムおよびバッチ推論用のモデルを、数回のクリックで REST エンドポイントとしてお使いの環境にデプロイできます。スコアリング ファイルとデプロイ イメージは自動的に生成されます。モデルやその他の資産は、機械学習の運用 (MLOps) の追跡と系列のために中央のレジストリに保存されます。
Azure Machine Learning デザイナーのリソースとドキュメント
Azure Machine Learning デザイナーの利用の開始
チュートリアル
Azure を利用した機械学習のスキルを構築する
この 30 日間の学習体験を通じて、Azure での機械学習の詳細について学び、実践的なチュートリアルに参加できます。これを終えると、Azure Data Scientist Associate 認定資格を受ける準備ができていることになります。