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Archived MSDN and TechNet Blogs
If you were looking for MSDN or TechNet blogs, please know that MSDN and TechNet blog sites have been retired, and blog content has been migrated and archived here. How to use this site Archived blogs are grouped alphabetically by the initial letter of the blog name. Select the initial letter from the TOC to see the full list of the blogs. You can also type the name of the blog or the title of the
Azure Machine Learning の Juypter Notebook 対応 ( 後編 )
Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 前回はサンプルデータを使ってボストンの住宅価格の予測モデルを開発しましたが、今回は実際にこのモデルを使用するための手順を見ていくことにしましょう。 Web サービスのセットアップ モデルの開発後には、そのモデルを Web サービスとしてデプロイすることで、他からそのモデルを使用できるようになります。以下では Webサービスのデプロイをサポートする 「azureml」 パッケージを Notebook 環境へインポートして、「demoservice」 という名前の Web サービスをセットアップしています。 # ワークスペースに関する情報を抽出from azureml import Workspacews = Workspace()workdspace_id = ws.workspace_i
Azure Machine Learning の Jupyter Notebook 対応 ( 前編 )
Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 森本 信次 Azure Machine Learning ( 以降 Azure ML )は Microsoft が提供しているクラウドベースの機械学習サービスです。Azure ML では ブラウザーを使って様々な機械学習の手法を実行することが可能ですが、Jupyter Notebook を使用することも可能となっています。 Jupyter Notebook とは、ノートブック形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を保持しながら、データ分析作業を進めるためのツールです。プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 では
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