クラウド時代の最強機械学習プラットフォーム Azure Machine Learning まとめ - Qiita
背景 自分のMacで機械学習環境を構築していた時から時代は進み、クラウド環境上で機械学習を行うようになってきました。 クラウド上の機械学習プラットフォームは各種ありますが、kaggle等の機械学習コンペでよく使われるLightGBMアルゴリズムを開発しているMicrosoftが作っている機械学習プラットフォームの評判が良い (?)ので、調べてまとめてみました。 特徴 Notebooks 機能 Jupyter notebookライクなノートブック機能で、Pythonコードを書いて学習していけます。 VSCodeに搭載されているようなコード補完機能 (IntelliSense)も搭載されています。今後共同編集機能なんかも登場するようです (参考)。 慣れない方は従来のJupyter notebook (Jupyter Lab)を使うこともできるようです。 GUIで機械学習モデルを作成できる機能
機械学習サービスを開発 / 運用していく時に役立つ知識をまとめてみた【Python x Azure】 - Qiita
はじめまして、ますみです！ 本記事のターゲットと概要は以下の通りです。 ターゲット / Target 機械学習に携わる研究者 機械学習を用いたソフトウェアに従事する方々（エンジニア / デザイナー / プロマネ / マーケター / セールス / コンサル / 経営者など） 概要 / Abstract 機械学習をAzureというクラウドサービス上で実行 / 運用していく場合に知っておくべき知識の紹介。 ※ 求ム！Pythonを使ってAzureで開発する時のTips！【PR】日本マイクロソフト Advent Calendar 2020 の23日目の記事です。 また、本記事の作者（私）はAzure Fundamentalの資格を取得しているものの（証明書）、まだまだ学び足りないことがたくさんあります。そのため、もしも「こういうサービスもあるよ！」や「こういうメリットとデメリットもあるよ！」などの
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
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
