Azure Machine Learningを用いることで、利用者は機械学習のための大量の仮想マシンやHadoopのようなソフトウェアを用意する必要がなくなり、容易に機械学習による推論や予測、分析といったサービスを実現できるようになります。クライアントとしてExcelを利用することも可能。 モデルの作成には、Webブラウザからグラフィカルな操作が可能な「Azure Machine Learning Studio」が用意され、プログラミング不要で分析モデルを作成可能。そのモデルの中で行う計算や学習のためのライブラリとしてPythonとRにも対応ました。 あらかじめ機械学習を利用して構築されたレコメンデーション、アノマリー検出、テキスト分析などのサービスも「Azure Store」で提供され、すぐに利用可能です。コミュニティによるギャラリーも用意されています。いま見たところ「飛行機のエンジンの
※紛らわしいが、「Application Service」と「App Service」は別の意味の用語として使っているのに注意してほしい。 コンピューティング(Computing): Virtual Machines/Virtual Machine Scale Sets/Container Service/App Service/Web Apps/Mobile Apps/API Apps/Logic Apps/Functions/Cloud Services/Batch/RemoteApp/Service Fabric データサービス(Data Service): Storage/SQL Database/Redis Cache/DocumentDB/Search/SQL Data Warehouse/SQL Server Stretch Database/Azure Analysis S
マイクロソフトは、機械学習サービスをクラウドで提供する「Microsoft Azure Machine Learning」の公開プレビューを来月から開始すると発表しました。 Microsoft Azure Machine Learning combines power of comprehensive machine learning with benefits of cloud - The Official Microsoft Blog - Site Home - TechNet Blogs 機械学習とは、例えばECサイトでの購買履歴を基にしたおすすめ商品の提示、金融取引での取引分析による不正行為の発見、あるいは工作機械の稼働履歴分析による故障時期予想、などの分野で利用されています。 しかし機械学習を実現するには、まず大規模なデータ分析基盤を構築し、そこに機械学習のアルゴリズムを実装した
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