Azure の Python アプリでの機械学習
次の記事は、Azure Machine Learning を開始する際に役立ちます。 Azure Machine Learning v2 REST API、Azure CLI 拡張機能、Python SDK により、運用環境の機械学習ライフサイクルが加速されます。 この記事に含まれているリンクは v2 を対象としており、新しい機械学習プロジェクトを開始する場合に推奨されます。
作業の開始
ワークスペースは、Azure Machine Learning の最上位のリソースで、Azure Machine Learning を使用するときに作成す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。
- クイックスタート: Azure Machine Learning の利用を開始する
- ポータルまたは Python SDK (v2) を使用して Azure Machine Learning ワークスペースを管理する
- ワークスペースで Jupyter Notebook を実行する
- チュートリアル: クラウド ワークステーションでのモデル開発
モデルをデプロイする
リアルタイム推論用の機械学習モデルをデプロイします。
自動化された機械学習
自動機械学習 (自動 ML または AutoML とも呼ばれます) は、時間のかかる反復的な機械学習モデルの開発タスクを自動化するプロセスです。
- AutoML と Python (SDK v1) を使用して回帰モデルをトレーニングする
- Azure Machine Learning CLI と Python SDK (v2) を使用して表形式データの AutoML トレーニングを設定する (v2)
データ アクセス
Azure Machine Learning を使用すると、ローカル コンピューターまたは既存のクラウドベースのストレージからデータを取り込むことができます。
機械学習パイプライン
機械学習パイプラインを使用して、さまざまな ML フェーズをつなぎ合わせたワークフローを作成します。