データサイエンティストのための機械学習

データサイエンティストと機械学習のエンジニア向けの機械学習ツールについてと、Azure でクラウド規模の機械学習ソリューションを構築する方法をご確認ください。

Azure での機械学習について知る

Azure のツールとサービスを使用すると、責任を持って、条件に合わせて、ミッションクリティカルなプロセスのための機械学習モデルを構築およびデプロイできます。

条件に合わせて機械学習モデルを開発する

お好みのツールを使用して、希望する開発言語、環境、機械学習フレームワークで機械学習モデルを構築し、Azure AI を使用してモデルをクラウド、オンプレミス、またはエッジにデプロイできます。

責任を持って機械学習ソリューションを構築する

機械学習モデルについて理解し、差分プライバシーと機密コンピューティングによってデータを保護し、監査証跡とデータシートを使用して機械学習のライフサイクルを制御できます。

業務上重要なプロセスのための機械学習モデルを自信を持ってデプロイする

スケーラビリティ、障害耐性、再現性に優れた機械学習ソリューションをデプロイおよび管理できます。

責任を持って AI を開発するための 10 のガイドラインをご覧ください。Azure の責任ある AI デジタルイベントで、Microsoft と BCG の AI エキスパートと共に行動してください。今すぐご登録ください。

他のデータサイエンティストが Azure Machine Learning をどのように使用しているかを参照

ミッションクリティカル思いのまま

組織がどのように Azure を利用してミッションクリティカルなワークロードをサポートしているかをご覧ください。

Humana

Humana が AI を活用したミッションクリティカルなヘルスケアエクスペリエンスをどのように提供しているかをご覧ください。

AGL

AGL が Azure Machine Learning を使用して MLOps を導入した方法をご確認ください。

UCLA

UCLA が AI を使用して医師を支援している先駆的な方法をご覧ください。

機械学習についてビデオで確認する

ミッションクリティカル思いのまま最新の AI のイノベーションを見る

ミッションクリティカルなアプリケーションをサポートする機械学習ソリューションの活用方法を詳しくご覧ください。

機械学習モデルを大規模にトレーニング

Azure での適切なコンピューティングを利用して、トレーニングジョブをスケーリングする方法についてご確認ください。

モデルのデプロイと推論

大規模なモデル推論のためのさまざまなデプロイオプションや最適化について詳しくご確認ください。

MLOps の説明

MLOps の重要性と、それに関連するプロセスについて詳しくご覧ください。

機械学習環境をセキュリティ保護する

Azure を利用して企業向け仕様のセキュリティとガバナンスにアクセスする方法をご覧ください。

ハイブリッドおよびマルチクラウドの機械学習

ハイブリッドおよびマルチクラウドの機械学習環境をプロビジョニングする方法をご覧ください。

オープンで相互運用可能な機械学習

Azure Machine Learning がどのようにオープンソース技術と連携し、他の Azure サービスと統合されているかをご覧ください。

Azure Machine Learning を使用した MLOps

機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのプロセスを大きな規模で加速させます。

エンタープライズのセキュリティと規模での機械学習ソリューション

Azure Machine Learning を使用して、安全かつスケーラブルで公正な機械学習ソリューションを構築する方法をご確認ください。

Azure Machine Learning を使用した責任ある AI

機械学習モデルの理解、保護、制御に役立つツールと方法をご確認ください。

ソリューションアーキテクチャの例を通してさらに学びましょう

Azure Machine Learning を使用するさまざまなシナリオをご確認ください。

機械学習

ハイパーパラメーターと呼ばれる調整可能なパラメーターを使用して、モデルのトレーニングプロセスを制御できます。Python モデルのハイパーパラメーターを調整するための推奨手法をご確認ください。また、ハイパーパラメーターの調整を自動化し、実験を並行して実行して、ハイパーパラメーターを効率的に最適化する方法をご覧ください。

ディープラーニング

GPU 対応仮想マシンのクラスター間で深層機械学習モデルの分散トレーニングを実施する方法をご覧ください。このシナリオは画像分類が対象ですが、ソリューションは、セグメント化や物体検出など、その他のディープラーニングシナリオに一般化することが可能です。

Azure DevOps と Azure Machine Learning を使用して、継続的インテグレーション (CI)、継続的デリバリー (CD)、再トレーニングパイプラインを AI アプリケーション用に実装する方法をご確認ください。このソリューションは scikit-learn 糖尿病データセットに基づいて構築されていますが、あらゆる AI シナリオや、他の一般的なビルドシステムに容易に適合させることができます。

Edge のデプロイ

Azure Stack Edge を使用して、迅速な機械学習推論をクラウドからオンプレミスまたはエッジのシナリオに拡張する方法をご覧ください。Azure Stack Edge を使用すると、コンピューティング、ストレージ、ネットワーク、ハードウェアアクセラレータによる機械学習などの Azure の機能をどのエッジの場所でも活用できます。