機械学習とは

完了

機械学習は、数学と統計を使用して、不明な値を予測できるモデルを作成する手法です。

1 月の曇りの日の、Adventure Works の自転車レンタル場所

たとえば、Adventure Works Cycles は、都市で自転車をレンタルする企業だとします。 この企業は、履歴データを使用して、十分なスタッフと自転車が利用可能であることを確認するために、毎日のレンタル需要を予測するモデルをトレーニングできます。

これを行うために、Adventure Works は、特定の日 (曜日、予想される気象条件など) に関する情報を入力として受け取り、予想されるレンタル数を出力として予測する機械学習モデルを作成できます。

数学的には、機械学習は、次のような予測 "_ラベル*" (y) を計算するために何かの 1 つ以上の 特徴量* (*x と呼びます) に対して動作する関数 (*f _ と呼びます) を定義する方法と考えることができます。

f(x) = y

この自転車レンタルの例では、特定の日 (曜日、天気など) の詳細が "特徴量" (x_)、その日のレンタル数が "_ラベル" (y)、その日に関する情報に基づいてレンタル数を計算する関数 (f**) が機械学習モデルに含まれています。

f _ 関数が _xy を計算するために実行する特定の操作は、作成しようとしているモデルの種類や、モデルのトレーニングに使用される特定のアルゴリズムなど、さまざまな要因によって異なります。 また、ほとんどの場合、機械学習モデルのトレーニングに使用されるデータには、モデル トレーニングを実行する前にいくつかの事前処理が必要です。

次のビデオでは、作成できるさまざまな種類の機械学習モデル、およびそれらをトレーニングして使用するために通常従うプロセスについて説明しています。

Azure Machine Learning

効果的な機械学習モデルのトレーニングとデプロイでは、多くの作業が必要となり、多くの場合は時間がかかり、大量のリソースが消費されます。 Azure Machine Learning は、タスクの一部を簡略化し、データの準備、モデルのトレーニング、予測サービスのデプロイにかかる時間を短縮するのに役立つ、クラウドベースのサービスです。 このユニットの残りの部分では、Azure Machine Learning、特にその "自動機械学習" 機能について説明します。