機械学習Machine learning

Azure には、高度な機械学習機能が用意されています。Azure empowers you with the most advanced machine learning capabilities. Azure Machine Learning を使用すると、独自の機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを迅速かつ簡単に行えます。Quickly and easily build, train, and deploy your machine learning models by using Azure Machine Learning. Machine Learning は、従来のものからディープ ラーニング、教師あり学習と教師なし学習まで、あらゆる種類の機械学習に使用できます。Machine Learning can be used for any kind of machine learning, from classical to deep, supervised, and unsupervised learning. Python または R のコードを記述するか、またはデザイナーなどのコード不要またはローコード オプションを使用するかにかかわらず、Machine Learning ワークスペースで非常に正確な機械学習およびディープ ラーニング モデルの構築、トレーニング、追跡を行えます。Whether you prefer to write Python or R code, or use zero-code or low-code options such as the designer, you can build, train, and track highly accurate machine learning and deep learning models in a Machine Learning workspace.

ローカル コンピューターでトレーニングを開始し、その後、クラウドにスケールアウトすることもできます。You can even start training on your local machine and then scale out to the cloud. また、このサービスは、PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、Ray および RLlib など、ディープ ラーニングや強化のための一般的なオープンソース ツールと連携します。The service also interoperates with popular deep learning and reinforcement open-source tools such as PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, and Ray and RLlib.

Machine Learning を開始します。Get started with Machine Learning. 機械学習の実験の開始方法についてのチュートリアルも用意されています。You'll find a tutorial on how to get started with your first machine learning experiment. 機械学習のオープンソース モデル形式とランタイムの詳細については、ONNX Runtime を参照してください。To learn more about the open-source model format and runtime for machine learning, see ONNX Runtime.

機械学習ソリューションを使用する一般的なシナリオを以下に示します。Common scenarios for machine learning solutions include:

  • 予測的なメンテナンスPredictive maintenance
  • 在庫管理Inventory management
  • 不正行為の検出Fraud detection
  • 需要予測Demand forecasting
  • インテリジェント レコメンデーションIntelligent recommendations
  • 売上予測Sales forecasting

チェック リストChecklist

次のステップNext steps

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