AzureMLはAzure上で機械学習のサービスを利用できるPaaSサービスになります。
利用者は機械学習に関する特別な知識がなくても、AzureMLに搭載されている機械学習アルゴリズムを用いて、分析等を行うことが可能になります。
そもそも機械学習って何？
機械学習は文献によって様々な定義がされておりますが、Wikipediaでは以下のように定義されております。
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機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。
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私達がお客様に説明する時は、以下のような言い方をしたりしています。
「過去のデータを元に未来の予測を行うことができるもの。人間の良さをもったプログラムのようなもの」
機械学習の応用例としては以下のようなものがあります。
-スパムフィルター
-音声認識・画像認識・顔認識・文字認識
-漢字変換の入力予測・翻訳エンジン
-検索エンジン・結果ランキング
-天気予報・渋滞予測
-レコメンデーション
-保険・証券取引
AzureMLの概要
AzureMLは、機械学習のアルゴリズムを20個以上標準で提供されておりますが、大別すると、
以下になります。
教師あり分類 (Classification)
教師なし分類 (Clustering)
回帰分析(Regression)
レコメンド (Recommendation)
異常検知 (Anormaly)
それぞれ、どんなアルゴリズムが提供されているかは、以下の公式サイトから確認することができます。
・クラシフィケーション
・クラスタリング
・回帰
AzureMLの特徴
1. RやPythonが利用可能
標準で提供されているアルゴリズムに加えて、RやPythonを利用してオリジナルでモデルを作成することが可能です。
イコール、既に機械学習を利用している場合は、そのままAzure上でも利用することが可能になります。
2. インフラ管理不要
これは、AzureMLに限った話ではないですが、PaaSなのでインフラの管理は当然不要になります。
3. モデルの評価が可能
作成したモデルに対してAzureML上で精度の評価ができます。
データさえあれば、作ったモデルをすぐに評価できるので、スピーディーに分析を始めることが可能になります。
4. サービス連携がしやすい
データのinput/output共にAzureの他のサービスと連携できるので組み込みがし易く、開発コストの削減が可能になります。
料金
AzureMLは現在米国中南部拠点のみでの利用となります。
AzureMLは、稼働時間とAPI実行回数により課金される従量課金のサービスとなります。
料金の詳細は以下の公式ページを確認お願い致します。
azure.microsoft.comいかがでしたでしょうか？
次回はAzureMLの活用例についてご案内していきたいと思います！
次回もお楽しみに！！
