「Azure Machine Learning」が正式版に、PythonやRのライブラリにも対応。誰でも機械学習を利用可能に
Azure Machine Learningを用いることで、利用者は機械学習のための大量の仮想マシンやHadoopのようなソフトウェアを用意する必要がなくなり、容易に機械学習による推論や予測、分析といったサービスを実現できるようになります。クライアントとしてExcelを利用することも可能。 モデルの作成には、Webブラウザからグラフィカルな操作が可能な「Azure Machine Learning Studio」が用意され、プログラミング不要で分析モデルを作成可能。そのモデルの中で行う計算や学習のためのライブラリとしてPythonとRにも対応ました。 あらかじめ機械学習を利用して構築されたレコメンデーション、アノマリー検出、テキスト分析などのサービスも「Azure Store」で提供され、すぐに利用可能です。コミュニティによるギャラリーも用意されています。いま見たところ「飛行機のエンジンの
機械学習アプリ開発を手軽に、MSがクラウドサービス「Azure ML」発表
機械学習アプリ開発を手軽に、MSがクラウドサービス「Azure ML」発表：Microsoft Azure情報アップデート 米マイクロソフトが機械学習アプリ開発のための新しいクラウドサービス「Microsoft Azure Machine Learning」（Azure ML）を発表。7月からプレビュー版を公開する。 米マイクロソフトは2014年6月16日、過去のデータを分析して将来の出来事やトレンドを予測する機械学習アプリ開発のための新しいクラウドサービス「Microsoft Azure Machine Learning」（Azure ML）を発表した。7月からプレビュー版を公開する。 マイクロソフトによると、機械学習は検索エンジンやコマースサイトにおけるお勧め商品の提案、クレジットカード詐欺防止システムなど幅広い分野で適用されているが、企業が自社内に導入するためにはデータサイエンティス
機械学習サービス「Microsoft Azure Machine Learning」公開プレビューへ。低コストで手軽に機械学習の実装が可能に
マイクロソフトは、機械学習サービスをクラウドで提供する「Microsoft Azure Machine Learning」の公開プレビューを来月から開始すると発表しました。 Microsoft Azure Machine Learning combines power of comprehensive machine learning with benefits of cloud - The Official Microsoft Blog - Site Home - TechNet Blogs 機械学習とは、例えばECサイトでの購買履歴を基にしたおすすめ商品の提示、金融取引での取引分析による不正行為の発見、あるいは工作機械の稼働履歴分析による故障時期予想、などの分野で利用されています。 しかし機械学習を実現するには、まず大規模なデータ分析基盤を構築し、そこに機械学習のアルゴリズムを実装した
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
