Azure Machine learning Bootcamp のサンプルコードです。

• Module 0 : 環境準備
• Module 1 : 機械学習概論 & Azure Machine Learning ご紹介
• Module 2 : 自動機械学習 Automated ML ハンズオン
• Module 3 : 機械学習モデルの解釈 ハンズオン
• Module 4 : モデルのデプロイと運用 ハンズオン

Azure Machine Learning 資料

• クライアントPC : Windows , Mac を推奨
• ブラウザ : Microsoft Edge or Chrome
• Azure Subscription
  • 共同作成者 (※難しい場合は個人アカウントを準備ください)

Azure Machine Learning Workspace をセットアップします。詳細な手順については、下記チュートリアルをご参照ください。

• Azure Machine Learning の環境構築とチュートリアル
  ・ チュートリアル:Python SDK で初めての ML 実験を作成する
  ・ チュートリアル: 最初の ML モデルをトレーニングする

※ 価格レベルは、Enterprise Edition を選択してください。

ml.azure.com にアクセスして、統合開発環境 Azure Machine Learning studio の画面が表示されることを確認します。

ある程度の機械学習や Python の知識も必要になります。普段あまり機械学習に触れていない方は下記のトレーニングコースをご参照ください。

• Aidemy 無償トレーニングコース
  • 機械学習概論
  • Python入門

• 自動機械学習とは？ (製品ドキュメント)
• アウトプットの理解 (製品ドキュメント)
• モデル解釈可能性 (製品ドキュメント)
• Automated ML Sample Notebook (Microsoft Official)
• Probabilistic Matrix Factorization for Automated Machine Learning (Microsoft Research AutoML Meta Learning)
• Interpret-Community (Interpret Library by Microsoft)
• Interpretable Machine Learning (General Guidance)
• 機械学習モデル解釈ナイト (DLLAB)