Azure MLの特徴と機能、評判まとめ

こんにちは、AI研究所です。
ここでは、AzureMLの特徴・機能・評判について解説していきます。これからAzureMLを利用してみたい人や、利用前に評判を知りたい人は読んでください。

Azure MLとは?

まずAzureMLとは何か?ということですが、Windowsを開発したマイクロソフトのもつクラウドサービスAzure上で、Machine Learning(機械学習)ができるツールです。

おそらく、あなたは「機械学習ということは、プログラミングができないとダメなの?」と感じるかもしれませんが、AzureMLにはノーコードで開発ができるツールや、練習用のサンプルがあるので、試行錯誤しながら機械学習を学ぶことができます。
また、AzureMLは、カスタマイズしやすくて、新しいサービスとしてデプロイ(実行)できるため、そのまま本番環境でも使うことができます。

とりあえず機械学習を勉強したい人から本格的なサービスを作りたい人まで、さまざまなニーズに対応可能です。

AzureMLの特徴とは?

Azure MLを利用したい人は、「AzureMLには、どのような特徴があって、利用するメリットがあるのか」が気になるかと思います。

ここからは、AzureMLの5つの特徴を紹介します。

AzureMLStudioを利用する

AzureMLStudioを利用すると、プログラムを書くことなく、オリジナルの機械学習モデルを作成できます。プログラミングをしたことのない方でも、簡単にAIのサービスを作成できます。AzureMLStudioで利用できることは、以下のとおりです。

  • テスト環境の作成(Experiment)
  • 将来的に起きることを予測・分析(予測・分析ソリューション)
  • WEBサービスの実行(デプロイ)
  • 各パーツの連携ができる(機械学習、入力、データ整形、結果整形モジュール)

データの整形ができる

AzureMLは、データの整形も可能です。用意されているパーツ(モジュール)で、標準的な整形ができます。

プログラミング初心者が学習しやすい「Python」や「R言語」を利用すれば、オリジナルの整形も可能です。

Cortana Intelligenceギャラリーで効率化

AzureMLでは、Cortana Intelligenceギャラリーが利用できます。Cortana Intelligenceギャラリーとは、他のエンジニアが開発したものが集められたギャラリーです。

プログラミングのフレームワークと同じで、ゼロから作成するよりも手間がかかりません。なぜなら、他人の開発したものを参考にして、Webサービスを作成できるからです。

カスタマイズのしやすさ

AzureMLの特徴は、カスタマイズのしやすさです。以下のようなソフトウェア、サービス、フレームワークを利用できるので、オリジナルのWebサービスが作成しやすいです。

  • HDInsight(データ分析・処理ツール/Java・Python利用可)
  • MapReduce(Googleの開発したデータ分散化を目指したフレームワーク)
  • Hive(SQLに類似しており、データの分析が可能)
  • YARN(JavaScriptで開発したパーツを管理できるシステム/他ツールとの相互利用OK)
  • R言語(ビックデータを利用する企業が活用。AI・MLとの関わりもある)

いろいろなパーツ(モジュール)を選べる

AzureMLの特徴は、パーツ(モジュール)が選べることです。標準的な処理はモジュール内に含まれていますが、以下のようなモジュールを使うと、更に進んだ使い方もできます。

  • Pythonモジュール(Pythonコードを挿入できる)
  • OpenCVライブラリモジュール(画像処理ができるモジュール)
  • R言語モジュール(R言語を挿入できる)

開発を簡単にするツールが利用できますね。

AzureMLにおける3つの機能

AzureMLにおける5つの特徴を紹介しました。続いて、AzureMLにはどのような機能があるのかをご紹介していきます。

ここからは、AzureMLにおける3つの機能を紹介します。ここだけ抑えていれば、基本的なAzureMLの機能が分かります。

デザイナー機能

AzureMLには、デザイナー機能があります。この機能があれば、グラフィックユーザーインターフェース(GUI/マウス操作ができる)を利用した開発ができます。

デザイナー機能を利用すれば、AzureMLでWebサービスを開発するときに「プログラミング言語の挿入(R言語)」もできます。

デザイナー機能の手順は、以下のとおり

  • ステップ1:AzureMLの作成者から、デザイナーを選択
  • ステップ2:表示されたパーツを利用する

AzureMLならではのモジュールが多いため、使いこなすまで時間がかかります。初心者は、サンプルを利用した機械学習が良いでしょう。

ノートブックを利用した学習機能

AzureMLには、ノートブックを利用した学習もできます。ノートブックを利用すれば、好きなモデルの作成も可能です。

ただし、ノートブックを利用するには、ツールのインストールが必要です。以下のリンクを参考にして、環境構築をしましょう。

ソフトウェア環境を使用する – Azure Machine Learning

上記の準備できれば、自分で開発環境と同じ状態で機械学習を学べます。

自動ML機能

AzureMLには、自動ML(自動学習)機能があります。トレーニング、バリデーション、テストなどのデータセットを登録して、利用できます。

ほかにも、人間の作業を学ばせる「ディープラーニング」の活用もできて、自動的にMLを実行できます。

自動ML起動後に詳細なレポートも見られるので、アルゴリズム名やモデルの精度も確認できます。

AzureMLの評判・口コミ

Azure MLの特徴や機能を紹介しました。気軽にML(機械学習)の勉強ができるので、試してみたい人もいるでしょう。

しかし、利用前に評判や口コミを知りたいと思いませんか?ここからは、ITレビューサイトに掲載されたAzure MLの評判・口コミを紹介します。

ML(機械学習)のイメージをしやすい

機械学習で利用するパーツ(モジュール)やアイコンがあり、ブラウザ上で自由に配置をしたり、簡単に学習シーケンスを作成できます。

学習方法・パターン別のパーツもあり、説明付きのサンプルシークエンスがあるので、機械学習の初心者は、イメージがつかみやすいと思います。

クラウド上で機械学習を動かせる

定番となったクラウドメインなので、軽くて簡単なものからパワフルなものまで、ほとんどはサンプルで事足ります。

トレーニングやチュートリアルもあるため、初心者が機械学習を学びやすいのもポイントが高いです。

例えば、プログラミング初心者でも、モデルの構築ができて使いやすいです。ツール・パーツも用意されていて、現時点で実現できないことはありません。

サンプルコードなど、学習環境が充実

Azureの利用者でれば、すぐにデータサイエンス仮想マシンを作成できて、Python AnacondaやRStudioも利用できます。

チュートリアルは、マイクロソフトの公式ホームページやGitHubでダウンロードできて、機械学習を学習したり、アウトプットができます。

AzureMLの特徴、機能、評判まとめ

この記事では、AzureMLの特徴、機能、評判ををまとめましたが、参考になりましたか?
ML(機械学習)は、AIと同じで将来性の高い分野になります。

初心者さんは、サンプルコードやチュートリアルをアレンジして、オリジナルのWebサービスを作成してはいかがでしょうか?

これからAzureMLを利用してみたい人や内容を知りたい人は、記事を参考にして手を動かしてくださいね。

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