Microsoft Azureのチート・シート（日本語） – FRONT
Azureのチート・シートを日本語化してみました。 Cheat-Sheetが使っているアルゴリズム一覧 Multiclass Classification（多クラス分類） Multiclass Logistic Regression（多クラスのロジスティック回帰モジュール） Multiclass Neural Network（多クラス ニューラル ネットワーク モジュール） Multiclass Decision Forest（多クラス デシジョン フォレスト モジュール） One-vs-All Multiclass Multiclass Boosted Decision Tree（多クラスのブースト デシジョン ツリー） Two-Class Classification（２クラス分類） Two-Class Support Vector Machine（2 クラス サポート ベクター マシ
無料で Azure を使って勉強できる Microsoft Learn のコンテンツの探し方 - かずきのBlog@hatena
前にも紹介書きました blog.okazuki.jp blog.okazuki.jp もうちょっとだけ Learn について紹介したいと思います。 ラーニングパス・モジュール・ユニット とりあえず、ラーニングパスとモジュールとユニットがありますが関係性は以下のようになっています。 ラーニングパス（モジュールをまとめたもの） モジュール（ユニットをまとめたもの） ユニット（最小の学習単位） ユニットは、必ず 1 つのモジュールに所属しています。 モジュールは複数のパスから参照されています。なので機械学習のパスだと A, B, C のモジュール、Web 開発だと A, D, E のモジュールのような感じになっています。なので、大きな括りで学習するコースを探したいなと思ったらパスかモジュールを探すといい感じです。 「すべてのパスを閲覧する」を選択するとデフォルトでラーニングパスやモジュールを閲覧
GW明け仕事したくない人にお勧め。Azure ML 1.0 で明日の為替価格を予測。5分でできる。 - Qiita
今日はシアトルにてMS Buildというカンファレンスに来ています。その中で気になったソリューションがいくつかあったのでまとめます。 まず、ML.NETに関してまとめます。機械学習を使って明日の為替価格を予測してみます。これでもう仕事しなくてよくなるかもしれない。 オフィシャルHPはこちらをご参照ください。 https://dotnet.microsoft.com/apps/machinelearning-ai/ml-dotnet .NET開発者のために作られた .NET開発者用につくられたMachine Learningということで、私のために！？結構.NET開発者はグローバルでいるのでそうでもないか。 環境準備 まずはVisual Studioで快適なML.NET開発ができるようにExtentionをダウンロードします。 https://marketplace.visualstudio
文系PGがAzure ML Studioで機械学習をやってみた(第3回) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今回はデータを二つのうちいずれかに分類する予測を行います。前回までは、Azure ML Studioの使い方の説明を兼ねて書きましたが、今回からはそこらへんは少し省略します。 部屋の占有率の分類。占有されているか否かを調べる 今回は、部屋が占有されているか否かを調べます。以下のURLからデータセットを取得しましょう。 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Occupancy+Detection+ 今回はzipです。解凍すると、ファイルが3つあります。名前からして、一つはトレーニング用のようです。
微分積分？何それ？Azure Machine Learning を使って実践から入る機械学習 - ぐだぐだ言ってないでコードを書けよ、ハゲ。
はじめに 機械学習、流行ってますね。 流行りに飛びつくのはシャクだが、少しは理解を深めたい。 しかし流行りに乗じて本を買っても数学などの基礎部分でつまずいてあきらめていた。 そんな自分にも機械学習を始められた。 そう、Azure ならね。 想定する読み手 機械学習に興味がある 地道に数学を学ぶモチベーションが維持できない 動くプロダクトを早く見たい 学習コストを低く機械学習を始めたい 「ゼロから作るDeep Learning」を途中で挫折した ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (11件) を見る 検証をはじめる前に 前提知識 さっそく手を動かしたいところだが、ちょっとだけこれを読んでほしい 一般
Azure Machine LearningとIoTを駆使して室温予測システムを構築してみた - がりらぼ
はじめに 今回は自宅の室温予測システムを構築してみました。 前回はいろいろテキトーに書いてたので今回はかなりまじめに書いていきます。 イメージとしてはNHKのNextWorldで描かれてる世界 それをできるだけAzureを駆使して構築してみたいと思います。 システム構成図 システムの構成図はこんな感じ Arduinoで室温を計測 ↓ Azure Mobile Servicesに送信 ↓ SQL Azureデータベースに貯めこむ ↓ そのデータを使ってAzure MLであらかじめデータの傾向を学習しておく ↓ Mobile Service Schedulerで毎朝8時にAzure MLからその日の室温の予測値を取得してTweet ↓ Mobile Service Custom APIを使ってWindowsストアアプリに今日の室温予測値を表示 という感じでいきたいと思います。 データ計測部 I
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https://jp.techcrunch.com/2018/04/03/2018-04-02-microsoft-launches-entry-level-software-development-and-ai-courses/