Machine Learning Studio (クラシック): アルゴリズムとモジュールのヘルプ

  • [アーティクル]

重要

Machine Learning Studio (クラシック) のサポートは、2024 年 8 月 31 日に終了します。 その日までに、Azure Machine Learning に切り替えすることをお勧めします。

2021 年 12 月 1 日以降、新しい Machine Learning Studio (クラシック) リソースは作成できません。 2024 年 8 月 31 日まで、既存の Machine Learning Studio (クラシック) リソースを引き続き使用できます。

ML Studio (クラシック) のドキュメントは廃止予定であり、今後更新されない可能性があります。

ヒント

現在 Machine Learning Studio (クラシック) を使用または評価しているお客様には、ドラッグ アンド ドロップ ML モジュールの "ほか"、スケーラビリティ、バージョン管理、およびエンタープライズ セキュリティを提供する Azure Machine Learning デザイナーを試してみることをお勧めします。

Machine Learning Studio (クラシック) は、クラウドの予測分析サービスであり、分析ソリューションとして予測モデルを迅速に作成し、デプロイできるようにします。 通常、機械学習ツールはクラウドベースのサービスであり、インターネットに接続された任意の PC で Web ブラウザーを通じて操作できるため、セットアップとインストールの手間が省けます。 詳細について は、「Studio (クラシック) とは 」を参照してください。

このドキュメントには、Machine Learning Studio (クラシック) で利用可能なモジュールに関する詳細な技術情報と使用方法に関する情報が記載されています。

モジュールとは何ですか?

Machine Learning Studio (クラシック) の各 "モジュール" は、個別に実行可能なコードのセットを表し、必要な入力を取得して機械学習タスクを実行します。 モジュールには、特定のアルゴリズムが含まれているものや、機械学習において重要なタスク (欠損値の置換、統計分析など) を実行するものがあります。

Studio (クラシック) では、モジュールは機能別に整理されています。

  • データの入力と出力のモジュールは、クラウド ソースから実験へデータを移行する処理を行います。 実験の実行中に、結果や中間データを Azure Storage、SQL データベース、または Hive に書き込むことができます。また、クラウド ストレージを使用して、複数の実験間でデータを交換できます。

  • データ変換モジュールは、機械学習に固有のデータに対する操作 (データの正規化やビン分割、特徴選択、次元削減など) をサポートします。

  • 機械学習アルゴリズム (クラスタリング、サポート ベクター マシン、ニューラル ネットワークなど) は、適切なパラメーターを使用して機械学習タスクをカスタマイズ可能な個別のモジュール内で使用できます。 分類タスクの場合、バイナリ アルゴリズムまたは多クラス アルゴリズムから選択できます。

    モデルを構成した後、トレーニング モジュールを使用して、アルゴリズムを介してデータを実行し、評価モジュールのいずれかを使用して、トレーニング済みのモデルの正確性を測定します。 トレーニング済みのモデルから予測を取得するには、いずれかのスコア付けモジュールを使用します。

  • 異常検出:Machine Learning Studio (クラシック) には、これらのタスクに特化した複数のアルゴリズムが含まれています。

  • テキスト分析モジュールは、さまざまな自然言語処理タスクをサポートしています。

  • Vowpal Wabbit サポートにより、このスケーラブルなプラットフォームを簡単に使用できます。

  • Python と R 言語モジュールを使用すると、カスタム関数を簡単に実行できます。 コードを記述してモジュール内に埋め込み、Python および R と実験サービスを統合します。

  • OpenCV ライブラリには、特定の画像認識タスクで使用するモジュールが用意されています。

  • 時系列分析では、時系列での異常検出がサポートされます。

  • 統計モジュールでは、データ サイエンスに関連するさまざまな数値的方法が提供されます。 関連付け方法、データ サマリ、統計および算術演算については、このグループを確認してください。

このリファレンスセクションでは、機械学習アルゴリズムの技術的背景、実装の詳細 (使用可能な場合)、およびモジュールの使用方法を示すサンプル実験へのリンクについて説明します。 Azure AI Gallery からは、例をワークスペースにダウンロードできます。 これらの例は、一般提供のみを目的としています。

ヒント

Machine Learning Studio (クラシック) にサインインして実験を作成した場合は、特定のモジュールに関する情報を取得できます。 モジュールを選択し、 [Quick Help]\(クイック ヘルプ\) ウィンドウの [more help]\(さらにヘルプを見る\) リンクを選択します。

その他のテクニカル リファレンス

Section 説明
データ型一覧 このセクションでは、学習器インターフェイスと DataTable 、データセットで使用される形式について説明します。
例外リスト このセクションでは、モジュールが生成できるエラーの一覧を、原因および考えられる回避策と共に示します。

Web サービス API に関連するエラー コードの一覧については、「Machine Learning REST API のエラー コード」を参照してください。

こちらもご覧ください

Machine Learning Studio (クラシック) のドキュメント