Azure Machine Learning Studio の機能、Automated Machine Learning の紹介（2020年1月時点）。

1. Cogbot Meetup! #26
01/2020
Atsushi Yokohama
Azure Machine Learning

2. っぽいことを Microsoft が言ってたような気がする…
（私のあいまいな記憶）

4. AI、機械学習、ディープラーニングの関係
機械学習
 人工知能の一部
 データから将来の結果や傾向を予測データサイエンスの手法
ディープラーニング
 機械学習の手法の一部

5. 機械学習のプロセス
• テストデータでテスト
• テストした結果に応じて、データ
の準備やトレーニングのやり直し
• 選択したモデルをデプロイ
• アプリからアクセス
• 学習アルゴリズムを適用
• パラメーターのチューニング
• 結果に応じてデータの準備のや
り直しと再トレーニング
• 前処理を適用（テキスト→数
値への変換、欠損データの処理
特徴量の抽出や新規追加、特
徴量の正規化など）
データの
準備
トレーニング
テストデプロイ

7. https://arxiv.org/abs/1705.05355
Automated Machine Learning とは

8. Automated: の色が自動化されるイメージ
• テストデータでテスト
• テストした結果に応じて、データ
の準備やトレーニングのやり直し
• 選択したモデルをデプロイ
• アプリからアクセス
• 学習アルゴリズムを適用
• パラメーターのチューニング
• 結果に応じてデータの準備のや
り直しと再トレーニング
• 前処理を適用（テキスト→数
値への変換、欠損データの処理
特徴量の抽出や新規追加、特
徴量の正規化など）
データの
準備
トレーニング
テストデプロイ

9. Automated: の色が自動化されるイメージ
• テストデータでテスト
• テストした結果に応じて、データ
の準備やトレーニングのやり直し
• 選択したモデルをデプロイ
• アプリからアクセス
• 学習アルゴリズムを適用
• パラメーターのチューニング
• 結果に応じてデータの準備のや
り直しと再トレーニング
• 前処理を適用（テキスト→数
値への変換、欠損データの処理
特徴量の抽出や新規追加、特
徴量の正規化など）
データの
準備
トレーニング
テストデプロイ
データの
準備
トレーニング
テストデプロイ
前処理をしてくれるが、
データを最もよく知ってい
る人間によるデータ準備は
最も重要

10. Automated Machine Learning
• Azure で Machine Learning インスタンスの作成
• Azure Machine Learning Studio で Automated ML の作成
• モデルの確認とデプロイ方法

11. GUI を使った Automated ML:
Automated ML とは:
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/concept-automated-ml
チュートリアル:
Python を使った Automated ML: