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
