Azure Machine Learning の新機能

2017年 3 月、Microsoft Azure Machine Learning の更新プログラムで次の機能が提供されました。

  • Azure Machine Learning BES ジョブ専用の容量

    Machine Learning の Batch プール処理では、Azure Batch サービスを使用して、Azure Machine Learning バッチ実行サービスのスケールをユーザーが管理できるようにしています。 Batch プール処理では、バッチ ジョブを送信できる Azure Batch プールを作成し、予測可能な方法で実行することができます。

    詳細については、「Machine Learning ジョブ用の Azure Batch サービス」を参照してください。

2016年 8 月、Microsoft Azure Machine Learning の更新プログラムで次の機能が提供されました。

  • クラシック Web サービスを、新しい Microsoft Azure Machine Learning Web サービス ポータル (Web サービスのすべての側面を管理するための 1 つの場所) で管理できるようになりました。
    • Web サービスの 使用状況の統計が提供されます。
    • サンプル データを使用して Azure Machine Learning リモート要求呼び出しのテストが簡略化されます。
    • サンプル データとジョブの送信履歴が表示される新しいバッチ実行サービス テスト ページが提供されます。
    • エンドポイントの管理が容易になります。

2016年 7 月、Microsoft Azure Machine Learning の更新プログラムで次の機能が提供されました。

  • Web サービスは Azure のリソースとして Azure Resource Manager インターフェイスから管理されるようになり、次の拡張機能を使用できるようになりました。
  • Web サービスの Resource Manager のリソース プロバイダーを活用する Resource Manager ベースの API を使用する、新しい、サブスクリプション ベースの複数リージョン対応 Web サービス デプロイ モデルが組み込まれました。
  • 新たに 料金プラン と、新しい Resource Manager RP を課金の目的で使用するプラン管理機能が導入されました。
  • Web サービスの 使用状況の統計が提供されるようになりました。
  • サンプル データを使用して Azure Machine Learning リモート要求呼び出しのテストが簡略化されます。
  • サンプル データとジョブの送信履歴が表示される新しいバッチ実行サービス テスト ページが提供されます。

さらに、Machine Learning Studio が更新され、新しい Web サービス モデルをデプロイするか、従来の Web サービス モデルのデプロイを継続できるようになりました。