自動機械学習でのデータの特徴量化
Azure Machine Learning でのデータの特徴量化設定と、自動機械学習の実験に合わせてこれらの特徴をカスタマイズする方法について説明します。
特徴エンジニアリングと特徴量化
トレーニング データは行と列で構成されています。 各行は観測またはレコードで、各行の列は各レコードを表す特徴です。 通常は、予測モデルを作成するために選択されるのは、データ内のパターンを最もよく特徴付ける特徴です。
生のデータ フィールドの多くはモデルのトレーニングに直接使用できますが、多くの場合、データ内のパターンをより適切に識別する情報を提供する追加の (エンジニアリングされた) 特徴を作成する必要があります。 このプロセスは特徴エンジニアリングと呼ばれます。データのドメイン知識を活用して特徴を作成し、次にそれが、機械学習アルゴリズムの学習向上に寄与します。
Azure Machine Learning では、特徴エンジニアリングを容易にするために、データのスケーリングと正規化の手法が適用されます。 自動 ML の実験では、これらの手法と特徴エンジニアリングをまとめて "特徴量化" と呼んでいます。
前提条件
この記事は、自動 ML の実験を構成する方法についての知識が既にある読者を対象としています。
重要
この記事の Python コマンドでは、最新の azureml-train-automl パッケージ バージョンが必要です。
- 最新の
azureml-train-automlパッケージをローカル環境にインストールします。 - 最新の
azureml-train-automlパッケージの詳細については、リリース ノートを参照してください。
構成については、次の記事を参照してください。
- コード ファーストのエクスペリエンスについて: Python 用 Azure Machine Learning SDK を使用して自動 ML の実験を構成する。
- 少量のコードまたはコードなしのエクスペリエンスについて: Azure Machine Learning Studio を使用して自動機械学習モデルを作成、確認、デプロイする。
特徴量化を構成する
自動機械学習におけるあらゆる実験では、自動スケーリングと正規化の手法が既定でデータに適用されます。 これらの手法は、さまざまなスケールの特徴に反応する "特定" のアルゴリズムを支援する特徴量化の一種です。 "欠損値の補完"、"エンコード"、"変換" などの特徴量化も追加で有効にできます。
注意
自動機械学習の特徴量化の手順 (機能の正規化、欠損データの処理、テキストから数値への変換など) は、基になるモデルの一部になります。 このモデルを予測に使用する場合、トレーニング中に適用されたのと同じ特徴量化の手順が入力データに自動的に適用されます。
Python SDK を使用して構成した実験では、特徴量化の設定を有効または無効にできるほか、実験に使用する特徴量化手順をさらに指定することもできます。 Azure Machine Learning Studio を使用している場合は、特徴量化を有効にする手順に関する記事を参照してください。
次の表は、AutoMLConfig クラスで featurization に使用できる設定を示したものです。
| 特徴量化の構成 | 説明 |
|---|---|
"featurization": 'auto' |
前処理の一環として、データ ガードレールと特徴量化の手順が自動的に実行されることを示します。 これは、既定の設定です。 |
"featurization": 'off' |
特徴量化手順が自動的に行われないことを指定します。 |
"featurization": 'FeaturizationConfig' |
カスタマイズした特徴量化手順を使用することを指定します。 特徴付けをカスタマイズする方法の詳細。 |
自動特徴付け
以下の表は、データに対して自動的に適用される手法の一覧です。 これらの手法は、SDK またはスタジオ UI を使用して構成された実験に適用されます。 この動作を無効にするには、AutoMLConfig オブジェクトで "featurization": 'off' を設定します。
注意
AutoML で作成されたモデルを ONNX モデルにエクスポートする予定がある場合、アスタリスク ("*") で示された特徴量化オプションのみが ONNX 形式でサポートされます。 モデルの ONNX への変換の詳細についてご確認ください。
| 特徴量化の手順 | 説明 |
|---|---|
| 高カーディナリティまたは差異なしの特徴の削除* | これらの特徴をトレーニング セットと検証セットから削除します。 これには、まったく値が存在しない特徴、すべての行の値が同じである特徴、高いカーディナリティ (ハッシュ、ID、GUID など) の特徴に適用します。 |
| 欠損値の補完* | 数値特徴の場合、その列の平均値で補完します。 カテゴリ特徴の場合、出現回数が最も多い値で補完します。 |
| その他の特徴の生成* | DateTime の特徴:年、月、日、曜日、年の通算日、四半期、年の通算週、時間、分、秒。 予測タスクの場合、次の追加の DateTime 機能が作成されます: ISO の年、半期、カレンダーの月の文字列、週、曜日の文字列、四半期の日、年の日、午前/午後 (時間が正午 (午後 12 時) より前の場合は 0、それ以外の場合は 1)、午前/午後の文字列、時間 (12 時間ベース) テキストの特徴:ユニグラム、バイグラム、トライグラムに基づく期間の頻度。 詳細については、BERT を使用してこれを実行する方法に関する記事を参照してください。 |
| 変換とエンコード* | 一意の値がほとんどない数値特徴を、カテゴリ特徴に変換します。 カーディナリティの低いカテゴリ特徴の場合、ワンホット エンコードが使用されます。 カーディナリティが高いカテゴリ特徴の場合、ワンホット ハッシュ エンコードが使用されます。 |
| ワードの埋め込み | 事前トレーニングされたモデルを使用してテキスト トークンのベクトルをセンテンス ベクトルに変換するテキスト特徴抽出器です。 ドキュメント内の各ワードの埋め込みベクトルは、ドキュメント特徴ベクトルを生成するために他のものと集約されます。 |
| クラスターの距離 | k-means クラスタリング モデルを、すべての数値列を対象にトレーニングします。 k 個の新しい特徴 (クラスターごとに 1 つの新しい数値特徴) が生成されます。各クラスターの重心までの各サンプルの距離が含まれます。 |
自動化されたすべての機械学習実験において、アルゴリズムが十分に実行されるよう、自動的にデータの規模が調整され、正規化されます。 モデル トレーニングの間、次のいずれかのスケーリング手法または正規化手法が各モデルに適用されます。
| スケーリングと処理 | 説明 |
|---|---|
| StandardScaleWrapper | 中間を取り除き、単位差異に合わせてスケールを変更することで特徴を正規化します |
| MinMaxScalar | その列の最小と最大で各特徴のスケールを変更することで特徴を変換します |
| MaxAbsScaler | その最大絶対値で各特徴のスケールを変更します |
| RobustScalar | 分位範囲で特徴のスケールを変更します |
| PCA | データの特異値分解を利用した線形次元削減により、低いほうの次元空間にデータを投影させます |
| TruncatedSVDWrapper | このトランスフォーマーは端数を切り捨てた特異値分解 (SVD) によって線形次元削減を実行します。 PCA とは異なり、この推定では、特異値分解を計算する前にデータを中心に置くことはありません。つまり、scipy.sparse マトリックスを効率的に使用できます。 |
| SparseNormalizer | その標準 (l1 または l2) が 1 に等しくなるよう、ゼロ以外の要素を少なくとも 1 つ有する各サンプルのスケールが他のサンプルに依存せずに変更されます。 |
データ ガードレール
"データ ガードレール" は、データの潜在的な問題 (欠損値、クラスの不均衡など) を特定するのに役立ちます。 また、改善された結果を得るために是正措置を取るのにも役立ちます。
データ ガードレールは次の場合に適用されます。
- SDK 実験の場合:
AutoMLConfigオブジェクトでパラメーター"featurization": 'auto'またはvalidation=autoが指定されているとき。 - Studio 実験の場合: 自動特徴量化が有効になっているとき。
実験に対するデータ ガードレールは、次のようにして確認できます。
SDK を使用して実験を送信するときに、
show_output=Trueを設定します。Studio で、自動 ML 実行の [Data guardrails](データ ガードレール) タブを確認します。
データ ガードレールの状態
データ ガードレールには、3 つの状態のいずれかが表示されます。
| State | 説明 |
|---|---|
| 成功 | データの問題は検出されませんでした。ユーザーの操作は不要です。 |
| 完了 | データに変更が適用されました。 AutoML で行われた修正アクションをレビューし、変更が予想される結果と一致することを確認することをお勧めします。 |
| 通知済み | データの問題が検出されましたが、修復できませんでした。 修正して問題を解決することをお勧めします。 |
サポートされているデータ ガードレール
次の表では、現在サポートされているデータ ガードレールと、実験を送信するときに表示される可能性がある関連する状態について説明します。
| ガードレール | Status | トリガーの条件 |
|---|---|---|
| 欠損特徴量値の補完 | で渡した 完了 |
トレーニング データで、不足している機能の値が検出されませんでした。 不足している値の補完の詳細を確認してください。 不足している特徴の値が、トレーニング データで検出され、補完されました。 |
| 高カーディナリティの特徴の検出 | で渡した 完了 |
入力が分析され、高カーディナリティの特徴は検出されませんでした。 高カーディナリティの特徴が入力で検出され、処理されました。 |
| 検証分割処理 | 完了 | 検証構成は 'auto' に設定されており、トレーニング データには "20,000 行未満" が含まれていました。 トレーニング済みモデルの各イテレーションは、クロス検証を使用して検証されました。 検証データの詳細を確認してください。 検証構成は 'auto' に設定されており、トレーニング データには "20,000 行超" が含まれていました。 入力データはトレーニング データセットと検証データセットに分割され、モデルが検証されます。 |
| クラス均衡の検出 | で渡した 通知済み 完了 |
入力が分析され、すべてのクラスがトレーニング データ内で均衡が取られます。 サンプルの数と比率によって測定され、データセット内で各クラスに適正な表現がある場合、データセットは均衡が取れていると見なされます。 入力で、不均衡なクラスが検出されました。 モデルのバイアスを修正するには、バランスの問題を修正します。 不均衡なデータの詳細を確認してください。 入力で不均衡なクラスが検出され、スイープ ロジックによって分散の適用が決定されました。 |
| メモリの問題の検出 | で渡した 完了 |
選択された値 (期間、ラグ、ローリング ウィンドウ) が分析され、潜在的なメモリ不足の問題は検出されませんでした。 時系列予測構成の詳細を確認してください。 選択された値 (期間、ラグ、ローリング ウィンドウ) が分析され、実験でメモリが不足する可能性があります。 ラグまたはローリング ウィンドウの構成がオフになっています。 |
| 頻度の検出 | で渡した 完了 |
時系列が分析され、すべてのデータ ポイントが検出済みの頻度でアラインされます。 時系列が分析され、検出された頻度にアラインしないデータ ポイントが検出されました。 このようなデータ ポイントはデータセットから削除されました。 |
| クロス検証 | 完了 | AutoML によってトレーニングされたモデルを正確に評価するために、モデルがトレーニングされていないデータセットを利用します。 そのため、ユーザーが明示的な検証データセットを提供しない場合は、これを実現するためにトレーニング データセットの一部が使用されます。 小さいデータセット (サンプル数が 20,000 未満) の場合は、クロス検証が利用されます。それ以外の場合は、トレーニング データから 1 つの提示されたセットが分割され、検証データセットとして使用されます。 そのため、入力データでは、トレーニング サンプルの数が 1000 未満の場合は 10 個のフォールドを使用してクロス検証を利用し、他のすべてのケースでは 3 つのフォールドを使用します。 |
| トレーニング テスト データの分割 | 完了 | AutoML によってトレーニングされたモデルを正確に評価するために、モデルがトレーニングされていないデータセットを利用します。 そのため、ユーザーが明示的な検証データセットを提供しない場合は、これを実現するためにトレーニング データセットの一部が使用されます。 小さいデータセット (サンプル数が 20,000 未満) の場合は、クロス検証が利用されます。それ以外の場合は、トレーニング データから 1 つの提示されたセットが分割され、検証データセットとして使用されます。 入力データはトレーニング データセットと提示された検証データセットに分割されます。 |
| 時系列 ID の検出 | で渡した 修正済み |
データ セットが分析され、重複する時間インデックスは検出されませんでした。 データセットに複数の時系列が見つかり、データセット用に時系列識別子が自動的に作成されました。 |
| 時系列集計 | で渡した 修正済み |
データセットの頻度は、ユーザーが指定した頻度に合わせて調整されます。 集計は実行されませんでした。 データはユーザーが指定した頻度に適合するように集計されました。 |
| 短い系列の処理 | で渡した 修正済み |
自動 ML により、入力データの各系列に、トレーニングを続行するために十分なデータポイントが検出されました。 自動 ML で、一部の系列にモデルをトレーニングするのに十分なデータ ポイントが含まれていないことが検出されました。 トレーニングを続行するために、これらの短い系列が削除されるか、埋め込まれました。 |
特徴量化のカスタマイズ
ML モデルのトレーニングに使用されたデータと特徴から適切な予測が得られるよう、特徴量化の設定をカスタマイズすることができます。
特徴量化をカスタマイズするには、AutoMLConfig オブジェクト内で "featurization": FeaturizationConfig を指定します。 Azure Machine Learning Studio を実験に使用している場合、方法に関する記事を参照してください。 予測のタスクの種類用に特徴量化をカスタマイズするには、予測の方法に関する記事を参照してください。
サポートされるカスタマイズは次のとおりです。
| カスタマイズ | 定義 |
|---|---|
| 列の目的の更新 | 指定した列の自動検出された特徴の種類をオーバーライドします。 |
| トランスフォーマー パラメーターの更新 | 指定したトランスフォーマーのパラメーターを更新します。 現在、Imputer (平均値、最頻値、中央値) と HashOneHotEncoder がサポートされています。 |
| 列の削除 | 特徴量化から削除する列を指定します。 |
| ブロック トランスフォーマー | 特徴量化プロセスで使用されるブロック トランスフォーマーを指定します。 |
注意
列の削除機能は、SDK バージョン 1.19 以降は非推奨となっています。 データセットの列は、自動 ML 実験で使用する前に、データ クレンジングの一部として削除してください。
次の API 呼び出しを使用して、FeaturizationConfig オブジェクトを作成します。
featurization_config = FeaturizationConfig()
featurization_config.blocked_transformers = ['LabelEncoder']
featurization_config.drop_columns = ['aspiration', 'stroke']
featurization_config.add_column_purpose('engine-size', 'Numeric')
featurization_config.add_column_purpose('body-style', 'CategoricalHash')
#default strategy mean, add transformer param for 3 columns
featurization_config.add_transformer_params('Imputer', ['engine-size'], {"strategy": "median"})
featurization_config.add_transformer_params('Imputer', ['city-mpg'], {"strategy": "median"})
featurization_config.add_transformer_params('Imputer', ['bore'], {"strategy": "most_frequent"})
featurization_config.add_transformer_params('HashOneHotEncoder', [], {"number_of_bits": 3})
特徴量化の透過性
すべての AutoML モデルには、特徴量化が自動的に適用されます。 特徴量化には、自動化された特徴エンジニアリング ("featurization": 'auto' の場合) およびスケーリングと正規化が含まれます。それにより、選択したアルゴリズムとそのハイパーパラメーター値が影響を受けます。 AutoML によって、モデルに適用された内容を確実に把握するためのさまざまな方法がサポートされています。
次の予測例を考えてみましょう。
- 次の 4 つの入力特徴があります。A (数値)、B (数値)、C (数値)、D (DateTime)。
- 数値の特徴 C は、すべて一意の値を持つ ID 列であるためドロップされます。
- 数値の特徴 A と B には欠損値があるため、平均値で補完されます。
- DateTime の特徴 D は、11 の異なるエンジニアリングされた特徴に特徴付けされます。
この情報を取得するには、自動 ML 実験の実行からの fitted_model 出力を使用します。
automl_config = AutoMLConfig(…)
automl_run = experiment.submit(automl_config …)
best_run, fitted_model = automl_run.get_output()
自動化された特徴エンジニア リング
get_engineered_feature_names() からはエンジニアリングされた特徴の名前の一覧が返されます。
注意
task='forecasting' に 'timeseriestransformer' を使用するか、'regression' または 'classification' タスクに 'datatransformer' を使用します。
fitted_model.named_steps['timeseriestransformer']. get_engineered_feature_names ()
このリストには、すべてのエンジニアリングされた特徴の名前が含まれます。
['A', 'B', 'A_WASNULL', 'B_WASNULL', 'year', 'half', 'quarter', 'month', 'day', 'hour', 'am_pm', 'hour12', 'wday', 'qday', 'week']
get_featurization_summary() からは、すべての入力特徴について、特徴量化の概要が返されます。
fitted_model.named_steps['timeseriestransformer'].get_featurization_summary()
出力
[{'RawFeatureName': 'A',
'TypeDetected': 'Numeric',
'Dropped': 'No',
'EngineeredFeatureCount': 2,
'Tranformations': ['MeanImputer', 'ImputationMarker']},
{'RawFeatureName': 'B',
'TypeDetected': 'Numeric',
'Dropped': 'No',
'EngineeredFeatureCount': 2,
'Tranformations': ['MeanImputer', 'ImputationMarker']},
{'RawFeatureName': 'C',
'TypeDetected': 'Numeric',
'Dropped': 'Yes',
'EngineeredFeatureCount': 0,
'Tranformations': []},
{'RawFeatureName': 'D',
'TypeDetected': 'DateTime',
'Dropped': 'No',
'EngineeredFeatureCount': 11,
'Tranformations': ['DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime','DateTime']}]
| 出力 | 定義 |
|---|---|
| RawFeatureName | 指定されたデータセットの入力特徴/列の名前。 |
| TypeDetected | 検出された入力特徴のデータ型。 |
| Dropped | 入力特徴がドロップされたか、または使用されたかを示す。 |
| EngineeringFeatureCount | 自動化された特徴エンジニアリングの変換によって生成された特徴の数。 |
| 変換 | エンジニアリングされた特徴を生成するために入力特徴に適用される変換の一覧。 |
スケーリングと正規化
パイプラインのスケーリングと正規化および選択したアルゴリズムとハイパーパラメーター値を理解するには、fitted_model.steps を使用します。
次のサンプル出力は、選択した実行の fitted_model.steps を実行したものです。
[('RobustScaler',
RobustScaler(copy=True,
quantile_range=[10, 90],
with_centering=True,
with_scaling=True)),
('LogisticRegression',
LogisticRegression(C=0.18420699693267145, class_weight='balanced',
dual=False,
fit_intercept=True,
intercept_scaling=1,
max_iter=100,
multi_class='multinomial',
n_jobs=1, penalty='l2',
random_state=None,
solver='newton-cg',
tol=0.0001,
verbose=0,
warm_start=False))
詳細情報を取得するには、次のヘルパー関数を使用します。
from pprint import pprint
def print_model(model, prefix=""):
for step in model.steps:
print(prefix + step[0])
if hasattr(step[1], 'estimators') and hasattr(step[1], 'weights'):
pprint({'estimators': list(e[0] for e in step[1].estimators), 'weights': step[1].weights})
print()
for estimator in step[1].estimators:
print_model(estimator[1], estimator[0]+ ' - ')
elif hasattr(step[1], '_base_learners') and hasattr(step[1], '_meta_learner'):
print("\nMeta Learner")
pprint(step[1]._meta_learner)
print()
for estimator in step[1]._base_learners:
print_model(estimator[1], estimator[0]+ ' - ')
else:
pprint(step[1].get_params())
print()
このヘルパー関数によって、特定のアルゴリズムとして LogisticRegression with RobustScalar を使用している特定の実行に対して、次の出力が返されます。
RobustScaler
{'copy': True,
'quantile_range': [10, 90],
'with_centering': True,
'with_scaling': True}
LogisticRegression
{'C': 0.18420699693267145,
'class_weight': 'balanced',
'dual': False,
'fit_intercept': True,
'intercept_scaling': 1,
'max_iter': 100,
'multi_class': 'multinomial',
'n_jobs': 1,
'penalty': 'l2',
'random_state': None,
'solver': 'newton-cg',
'tol': 0.0001,
'verbose': 0,
'warm_start': False}
クラスの確率を予測する
自動 ML を使用して生成されたモデルにはすべて、オープンソースの元のクラスの機能をミラー化するラッパー オブジェクトがあります。 自動 ML によって返されるほとんどの分類モデル ラッパー オブジェクトは、predict_proba() 関数を実装しています。これは特徴 (X 値) の配列に似た、または疎行列のデータ サンプルを受け入れ、各サンプルの n 次元配列と、それぞれのクラスの確率を返します。
上記と同じ呼び出しを使用して最適な実行済みの適合モデルを取得したことを前提として、適合モデルから直接 predict_proba() を呼び出して、モデルの種類に応じて適切な形式で X_test サンプルを指定することができます。
best_run, fitted_model = automl_run.get_output()
class_prob = fitted_model.predict_proba(X_test)
基になるモデルが predict_proba() 関数をサポートしていない場合、または形式が正しくない場合は、モデル クラス固有の例外がスローされます。 さまざまな種類のモデルに対してこの関数を実装する方法の例については、RandomForestClassifier と XGBoost のリファレンス ドキュメントを参照してください。
自動 ML での BERT 統合
BERT は、自動 ML の特徴量化層で使用されます。 この層では、列にフリー テキストやその他の種類のデータ (タイムスタンプや単純な数値など) が含まれている場合は、それに応じて特徴量化が適用されます。
BERT の場合、モデルはユーザー指定のラベルを使用して微調整およびトレーニングされます。 ここから、ドキュメント埋め込みが、タイムスタンプベースの特徴 (曜日) などの他の特徴と同様に、特徴として出力されます。
自動化された ML で BERT も使用する自然言語処理 (NLP) を設定する方法については、こちらをご覧ください。
BERT を呼び出す手順
BERT を呼び出すには、automl_settings に enable_dnn: True を設定し、GPU コンピューティング (vm_size = "STANDARD_NC6"、またはそれ以上の GPU) を使用します。 CPU コンピューティングを使用した場合、AutoML によって、BERT ではなく BiLSTM DNN 特徴抽出器が有効になります。
BERT の場合は、自動化された ML で次の手順が行われます。
すべてのテキスト列の前処理とトークン化。 たとえば、"StringCast" トランスフォーマーは、最終的なモデルの特徴量化の概要内にあります。 モデルの特徴量化の概要を生成する方法の例については、こちらのノートブックを参照してください。
すべてのテキスト列を 1 つのテキスト列に連結します。そのため、最終的なモデル内では
StringConcatTransformerになります。BERT の実装では、トレーニング サンプルのテキストの長さの合計は 128 トークンに制限されています。 つまり、すべてのテキスト列を連結した長さは、最大で 128 トークンになることが理想です。 複数の列がある場合は、この条件が満たされるように各列を切り詰める必要があります。 それ以外の場合、長さが 128 トークンを超える連結列については、BERT のトークナイザー層により、この入力は 128 トークンに切り詰められます。
特徴量スイープの一部として、AutoML で BERT がデータ サンプルのベースライン (bag-of-words 特徴量) と比較されます。 この比較では、BERT によって精度が向上するかどうかが判断されます。 BERT のパフォーマンスがベースラインよりも高い場合、AutoML でデータ全体に対して BERT がテキスト特徴量化に使用されます。 その場合は、最終的なモデルに
PretrainedTextDNNTransformerが表示されます。
BERT は通常、他の特徴抽出器よりも長く実行されます。 パフォーマンスを向上させるには、RDMA 機能に "STANDARD_NC24r" または "STANDARD_NC24rs_V3" を使用することをお勧めします。
AutoML によって、可能な場合、BERT トレーニングが複数のノードに分散されます (最大 8 ノードまで)。 これは、AutoMLConfig オブジェクトで max_concurrent_iterations パラメーターを 1 より大きく設定することによって、行うことができます。
AutoML で BERT に対してサポートされている言語
AutoML では現在約 100 の言語がサポートされており、データセットの言語に応じて、適切な BERT モデルが選択されます。 ドイツ語のデータの場合は、ドイツ語の BERT モデルが使用されます。 英語の場合は、英語の BERT モデルが使用されます。 その他のすべての言語では、多言語 BERT モデルが使用されます。
次のコードでは、データセットの言語が deu (ISO 分類でドイツ語を示す 3 文字の言語コード) に指定されているため、ドイツ語の BERT モデルがトリガーされます。
from azureml.automl.core.featurization import FeaturizationConfig
featurization_config = FeaturizationConfig(dataset_language='deu')
automl_settings = {
"experiment_timeout_minutes": 120,
"primary_metric": 'accuracy',
# All other settings you want to use
"featurization": featurization_config,
"enable_dnn": True, # This enables BERT DNN featurizer
"enable_voting_ensemble": False,
"enable_stack_ensemble": False
}
次のステップ
自動 ML の実験を設定する方法を確認します。
- コード ファーストのエクスペリエンスについて: Azure Machine Learning SDK を使用して自動 ML の実験を構成する。
- 少量のコードまたはコードなしのエクスペリエンスについて: Azure Machine Learning Studio で自動 ML 実験を作成する。
モデルをデプロイする方法と場所についてさらに詳しく学習する。
自動機械学習を使用して回帰モデルをトレーニングする方法またはリモート リソースに対して自動機械学習を使用してトレーニングする方法についてさらに詳しく確認します。