データの入力と出力
重要
Machine Learning Studio (クラシック) のサポートは、2024 年 8 月 31 日に終了します。 その日までに、Azure Machine Learning に切り替えすることをお勧めします。
2021 年 12 月 1 日以降、新しい Machine Learning Studio (クラシック) リソースは作成できません。 2024 年 8 月 31 日まで、既存の Machine Learning Studio (クラシック) リソースを引き続き使用できます。
- ML Studio (クラシック) から Azure Machine Learning への機械学習プロジェクトの移動に関する情報を参照してください。
- Azure Machine Learning についての詳細を参照してください。
ML Studio (クラシック) のドキュメントは廃止予定であり、今後更新されない可能性があります。
注意
適用対象: Machine Learning Studio (クラシック) のみ
類似のドラッグ アンド ドロップ モジュールは Azure Machine Learning デザイナーで使用できます。
この記事では、Machine Learning Studio (クラシック) でデータとモデルをインポートおよびエクスポートするために使用できるモジュールの一覧を示します。
モジュールの使用に加えて、コンピューターまたはネットワーク上のローカル ファイルからデータセットを直接アップロードしてダウンロードすることもできます。 詳細については、「既存のデータをアップロード実験に変換する」をMachine Learningしてください。
Machine Learning Studio (クラシック) でデータとモデルをインポートおよびエクスポートするために使用できるソースの一部を次に示します。
- Azure SQL Database、Azure SQL Data Warehouse、Azure Storage、Azure Cosmos DB などのクラウド内のソースからデータを取得します。 パブリック Web URL として提供されるデータをインポートしたり、Hive クエリを使用して Hadoop からデータを取得したり、オンプレミスのサーバーに対してクエリを実行SQLすることもできます。
- イメージ分類タスクで使用する Azure Blob Storage からイメージのコレクションを読み込む。
- ファイルにアップロードした zip ファイルからデータを抽出Machine Learning。 実験でデータセットを使用できます。
- Machine Learning Studio (クラシック) UI で「」と入力して、小さなデータセットを作成します。 これは、小規模なテスト データセットを作成する場合に便利です。
- 結果または中間データを Azure Table Storage、Blob Storage、SQL、または Hive クエリに保存します。
- トレーニング済みのモデルを URL または Blob Storage から取得し、実験で使用します。
注意
このグループ内のモジュールは、Machine Learning Studio (クラシック) 間でのみデータを移動します。 モジュールを使用して、インポートまたはエクスポート プロセス中にデータをフィルター処理、キャスト、または変換することはできません。
Machine Learning Studio (クラシック) でデータを変換およびフィルター処理する方法の詳細については、「データ変換」を参照してください。
リソース
次の記事では、機械学習の一般的なデータ シナリオについて説明します。
作業の開始
クラウドで機械学習のデータを管理する方法について学習します。 この記事の情報は、業界標準であるCRISCRIS-DM に基づいており、 この記事では、機械学習とクラウド データ ソリューション (Azure HDInsight や SQL Database などのクラウド データ ソリューションとの統合を示すエンドツーエンドのチュートリアルを提供します。
この記事では、Azure にデータを取り込み、実験を作成する方法について説明します。
高度なデータ サイエンス
Python クライアント ライブラリにMachine Learningし、それを使用してメタデータにアクセスし、データセットを使用する方法について説明します。
サンプル実験
モジュールの一覧
[ データの入力と出力] カテゴリ には、次のモジュールが含まれています。
- データを手動で入力する: 値を入力して小さなデータセットを作成できます。
- データのエクスポート: データセットを Web URL に書き込むか、Azure のさまざまな形式のクラウドベースのストレージ (テーブル、BLOB、SQL データベースなど) に書き込みます。
- データのインポート: Web 上の外部ソースと、Table Storage、Blob Storage、SQL Database、SQL Data Warehouse、Azure Cosmos DB、Hive クエリなど、Azure のさまざまな形式のクラウドベースのストレージからデータを読み込みます。 オンプレミスのデータベースからデータをインポートSQL Serverできます。
- トレーニング済みモデルの読み込み: スコア付け実験で使用するトレーニング済みのモデルを URL または BLOB ストレージから取得します。
- Zip 圧縮されたデータセットのアンパック: zip 形式で格納されているデータセットを圧縮解除し、データセットをワークスペースに追加します。