AI入門ガイド｜Azure Machine Learningの基礎

目次

1. はじめに
2. Azure Machine Learningの概要
3. 機械学習プロセスの全体像
4. インフラストラクチャの準備
5. データの準備と読み込み
6. Azure Databricksを使用したデータ処理
7. Machine Learning Studioを使用したモデルのビルド
8. モデルのトレーニングと評価
9. モデルのデプロイとモニタリング
10. Azure Machine Learningの特徴と利点
11. まとめ

【🤖】はじめに

こんにちは！🤖今日もAzureのライブセッションにようこそ。私はRAVと申します。Azureのプログラムマネージャーです。これからは、Azureにおける機械学習について話していきます。それでは、ステージにJohanさんをお迎えしましょう。Johanさん、お願いします。

はじめに

こんにちは、みなさん。Johanです。今日はAzureの機械学習について話していきます。機械学習では、モデルの構築が非常に重要です。Azureでは、事前に定義されたモデルだけでなく、独自のモデルの構築も可能です。しかし、Azureの機械学習ツールは非常に多岐にわたるため、今回は概要を紹介します。詳細な使い方については、個々のツールのドキュメントを参照してください。

Azure Machine Learningの概要

Azure Machine Learningは、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ、モニタリングなど、機械学習の全体的なプロセスをサポートするツール群です。Azure Machine Learningには、以下のような特長があります。

• バージョン管理・ソース管理: Azure Machine Learningは、モデルの開発およびトレーニングにおけるソース管理をサポートします。GitやGitHubとの統合も可能です。
• オートメーション: Automated Machine Learning (AutoML)機能を使用すると、データに基づいて最適なモデルを自動的に構築することができます。
• デプロイとモニタリング: モデルのデプロイを容易にし、エンドポイントを監視することができます。モデルのパフォーマンスやアラート、メトリックスを確認することもできます。

機械学習プロセスの全体像

機械学習では、次のようなプロセスを経ます。

1. データの取得と準備: まず、機械学習に使用するデータを収集し、適切な形式に整形します。Azureでは、様々なデータストアを使用することが可能です。

2. モデルの構築: データの前処理や特徴量エンジニアリングを行い、モデルを構築します。Azureでは、Pythonの主要なフレームワークやツールを使用することができます。

3. モデルのトレーニングと評価: 構築したモデルをトレーニングさせ、正解率や精度などを評価します。Azure Machine Learningでは、ハイパーパラメーターチューニングやクロスバリデーションなどの機能を利用することができます。

4. モデルのデプロイとモニタリング: トレーニングしたモデルをデプロイし、エンドポイントを作成します。デプロイされたモデルのパフォーマンスやエラーレートなどを監視し、必要に応じて再トレーニングやアップデートを行います。

インフラストラクチャの準備

機械学習モデルを構築するためには、適切なインフラストラクチャが必要です。Azureでは、仮想マシンやDatabricksなど、さまざまなコンピューティングリソースを使用することができます。また、Azure Machine Learning Studioを利用することも可能です。

インフラストラクチャの準備には以下があります。

• 仮想マシン: GPUやCPUなどのリソースを利用してモデルをトレーニングするための仮想マシンを作成します。
• Azure Databricks: Apache Sparkベースの処理環境を提供し、大規模なデータ処理やモデルのトレーニングを行うことができます。

そして、データストアを準備することも重要です。Azureでは、Azure Blob StorageやAzure Data Lake Storageなど、さまざまなデータストアを使用することができます。

データの準備と読み込み

機械学習のためのデータを準備することも重要です。データの準備には以下のようなプロセスがあります。

1. データのクリーニング: データに欠損値や異常値がある場合は、これらをクリーニングします。例えば欠損値を穴埋めするなどの処理が必要です。

2. データの変換: モデルに入力する前に、データを正規化したり、カテゴリカルデータを数値に変換したりする必要があります。

3. データの読み込み: データを適切な形式で読み込みます。Azureでは、PythonのパッケージやAzure Machine Learning Studioなどを使用してデータを読み込むことができます。

Azure Databricksを使用したデータ処理

Azure Databricksは、大規模なデータ処理やモデルのトレーニングを行うための処理環境です。以下は、Azure Databricksを使用したデータ処理の手順です。

1. クラスタの作成: クラスタを作成し、必要なリソースを割り当てます。Azure Databricksでは、シングルノードクラスタやマルチノードクラスタなど、さまざまなクラスタの種類を選択することができます。

2. データの準備: データをAzure Databricksにアップロードし、必要な前処理を行います。データのクリーニングや変換などが含まれます。

3. ノートブックの作成: データの処理やモデルのトレーニングを行うためのノートブックを作成します。Pythonなどのプログラミング言語を使用して、必要な処理を記述することができます。

4. ジョブの実行: ノートブックを使用してデータ処理やモデルのトレーニングを行います。Azure Databricksでは、ジョブのスケジュールやモニタリングなどの機能も使用することができます。

Machine Learning Studioを使用したモデルのビルド

Azure Machine Learning Studioは、機械学習モデルのビルドとトレーニングを行うための環境です。以下は、Azure Machine Learning Studioを使用したモデルのビルドの手順です。

1. データの準備: データをAzure Machine Learning Studioにアップロードし、必要な前処理を行います。データのクリーニングや変換などが含まれます。

2. モデルの構築: データを使用してモデルを構築します。Azure Machine Learning Studioでは、ドラッグアンドドロップでモデルを構築することができます。

3. モデルのトレーニング: 構築したモデルをトレーニングします。Azure Machine Learning Studioでは、複数のアルゴリズムを使用してモデルをトレーニングすることができます。

4. モデルの評価: トレーニングしたモデルを評価し、パフォーマンスを確認します。Azure Machine Learning Studioでは、各モデルの評価メトリックスを簡単に確認することができます。

モデルのトレーニングと評価

モデルのトレーニングと評価は、機械学習の中核です。以下は、モデルのトレーニングと評価の手順です。

1. データの分割: データをトレーニングセットとテストセットに分割します。トレーニングセットでモデルをトレーニングし、テストセットでモデルの性能を評価します。

2. モデルのトレーニング: トレーニングセットを使用してモデルをトレーニングします。モデルのパラメーターを調整して最適な性能を実現することが目標です。

3. モデルの評価: テストセットを使用してモデルの性能を評価します。正解率、精度、再現率などのメトリックスを使用してモデルを評価します。

4. モデルの改善: モデルの性能が不十分な場合は、パラメーターの調整や特徴量の追加などの改善を行います。再度トレーニングを行い、性能を改善します。

モデルのデプロイとモニタリング

モデルのデプロイとモニタリングは、機械学習プロセスの最後のステップです。以下は、モデルのデプロイとモニタリングの手順です。

1. モデルのデプロイ: トレーニングしたモデルをデプロイし、エンドポイントを作成します。エンドポイントは外部からアクセス可能なAPIとして機能します。

2. エンドポイントのモニタリング: デプロイされたエンドポイントのパフォーマンスやエラーレートなどを監視します。必要に応じて再トレーニングやモデルのアップデートを行います。

3. モデルの改善: エンドポイントのモニタリング結果を分析し、モデルの改善点を特定します。新たなデータを使用して再トレーニングを行い、モデルを改善します。

Azure Machine Learningの特徴と利点

Azure Machine Learningには、以下のような特徴と利点があります。

• バージョン管理・ソース管理: モデルの開発とトレーニングにおけるソース管理をサポートします。
• オートメーション: Automated Machine Learning (AutoML)機能を使用すると、データに基づいて最適なモデルを自動的に構築することができます。
• デプロイとモニタリング: モデルのデプロイを容易にし、エンドポイントのモニタリングを行います。
• GitHubとの統合: Azure Machine Learningは、GitHubとの連携をサポートしており、開発プロセスをより効率的にすることができます。

まとめ

今日はAzure Machine Learningについて概要をご紹介しました。Azure Machine Learningは、機械学習の全体的なプロセスをサポートする機能豊富なツールです。データの準備、モデルの構築、トレーニング、デプロイ、モニタリングまで、一貫した環境で作業することができます。機械学習を活用して、より正確な予測や意思決定を実現しましょう。

これで最後です。ご清聴ありがとうございました！もし質問があればお気軽にどうぞ。