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。
