Azureにはオンラインで利用できる機械学習Machine Learning(Azure ML)が提供されており、様々なパーツをドラッグ&ドロップするだけで簡単に機械学習を使うことが出来ます。
同じMicrosoftのサービスでも「SQL Server Analysis Services」がありますが、違いとしては
・ 機械学習ロジックが豊富
・ データ操作も可能
・ Web上でドラッグ&ドロップで簡単に構築
・ 分析フローが組める
・ Rも利用できる
といった特徴があり、Microsoft製品を使って機械学習を行うにはAzure Machine Learningが必須となります。
http://azure.microsoft.com/ja-jp/documentation/services/machine-learning/
チュートリアルや多くのモデルなどがあり、参考にすることで機械学習を利用することが出来ます。
モデルギャラリーには次回から行う「信用リスクの予測」以外にも
・ 航空便遅延予測
・ ネットワーク不正侵入検知
・ 学生の成績
といったものやmarketplace上にはいくつかのサンプルアプリがあります。
Microsoft Azure Machine Learning Studioはブラウザのみで利用することが出来非常に簡単です。
からExperimentsを作成か選択します。
簡単に画面の説明をすると、左側にある「アイテム」を真ん中の「キャンバス」にドラッグ&ドロップし、データの流れに合わせたコネクタを設定して、右側の「Properties」で動作等の設定をするというのが大まかな流れとなります。
2014年12月現在、
機械学習ロジックでは
・ 13種の分類
・ 7種の回帰
・ 1種のクラスタ
といったロジックが既に用意されており、直ぐトライアル出来るように数十のサンプルデータが揃っております。
次回からは複数回に分けて実際のデータを使って機械学習する事を行います。
お楽しみに!