Webブラウザーだけで学ぶ機械学習の「お作法」:Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門(2)(1/4 ページ) Azure MLの使い方を、機械学習の「お作法」に即して見ていきましょう。フローチャートと説明があるので、データを元にしたレコメンドの仕組みを確認できます。 連載バックナンバー 第一回は、Azure Machine Learning(Azure ML)がどのようなものかを紹介し、実際にワークスペースを作成してサンプルを確認するところまでを解説しました。今回はサンプルのこのフローを詳しく読み解いていき、Azure MLではどのようにすれば機械学習の仕組みが使えるようになるのかを見ていきましょう。 前回確認したサンプルの画面と「機械学習のお作法」を思い出しておきましょう。下の図は、サンプル画面に1~5の「機械学習のお作法」を当てはめたものです。 以降では、この図を基に、
日本マイクロソフトが提供しているクラウドサービス「Microsoft Azure(マイクロソフト アジュール)」の紹介動画がYouTubeで公開されています。そういえばAzureって名前はよく聞くけどどういうサービスか詳しくは知らなかったな……などと思いつつ動画を見てみたのですが、なにこれ声優さんが無駄に豪華なせいで内容が全然頭に入ってこない! 動画が取得できませんでした 声優さん(イメージ) 動画のタイトルでは「あの声優さん」としか書かれていませんが、「CV:池田秀一、潘恵子、古谷徹」ってこれ完全にアレですよね? あの組み合わせですよね? 基本的にはマジメなトーンなのですが、ところどころ思い出したようにネタを差し込んでくるのやめてください! Azureを紹介したいのかネタに走りたいのかどっちなんだ……。 「企業は増えすぎたオンプレミスサーバーをクラウドにシフトするようになって、すでに1年
作成したのはマイクロソフトのPatterns&Practiceグループで、今回公開されたのは全部で8カテゴリ24種類のパターン。残念ながら英語で記述されており、日本語化は検討中とのことですが、図版が豊富に使われているため見るだけでも概要が分かるでしょう。 8カテゴリ24パターン 今回公開されたのは以下の8カテゴリ。リンク先には、対応するデザインパターンが説明されています。 Availability Data Management Design and Implementation Messaging Management and Monitoring Performance and Scalability Resiliency Security 例えば、Availabilityのカテゴリには「Health Endpoint Monitoring」「Queue-based Load Leve
マイクロソフトはいま、全社を挙げて「デバイス+サービス」という戦略に向かっています。これは数年前に同社が「3スクリーン+クラウド戦略」としてWindows、XBOX、Windows Azure、.NET、Silverlightなど、同社のソフト、ハードすべてをまとめた戦略を刷新したものです。 スティーブ・バルマーCEOが23日にWindows Azureの日本リージョンを発表したときにも、バルマー氏はまず「デバイス+サービス」戦略に触れ、そのうえでWindows Azureの重要性を位置づけていました。 新戦略の「デバイス+サービス」とはどのようなものなのか。米マイクロソフトでシニアプログラムマネージャーの肩書きを持つ成本正史に聞きました。以下は、成本氏の説明を要約したものです。 「デバイス+サービス」は、昨年末くらいからマイクロソフトが唱えている次世代の戦略方針です。 デバイスとは、ビル
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