Machine Learning #AutomatedML のトレーニング資料「二項分類 ~ 機械学習のフローを理解する (タイタニック号から脱出できるか?)」を公開しました

Azure Machine Learning Service の Automated ML のトレーニング資料を GitHub で公開しました。

Automated ML は、教師データを与えるだけで自動的に複数回(アルゴリズムやハイパーパラメーターを変更しながら)の学習を自動的に実行してくれるものです。

もっとも精度が高い学習モデルを教えてくれるので、Docker イメージの作成やサービス化もワンストップで実現できます。
素晴らしい!

https://github.com/seosoft/Titanic_AutoML

Automated ML で二項分類 ~ タイタニック号から脱出できるか?


今回のコンテンツは、「タイタニック号から脱出できるか?」シリーズ の第5弾です。
タイタニックでやりたかったコンテンツは、今回が最後・・・かな。

Automated ML は本当に簡単に操作できます。機械学習についての深い理解は不要です。(もちろん、知らないより知っているほうがいいのは間違いないですが)

Visual Studio や Visual Studio Code、Jupyter Notebook などの開発環境も一切不要です。(その分 Azure の課金が必要ですが、学習が終わると自動的に仮想マシンがシャットダウンされるので余計な課金は発生しません)

にも関わらず、高い精度の学習モデルが簡単に作成できます。

さらに Experiment の管理や、モデル、Docker イメージ、デプロイしたサービスを、一元管理できます。


あまりにも簡単操作なので、他に書くことが本当にありません(笑)。

せっかくなので、他のコンテンツで機械学習を理解してください。

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