はじめに
今回、Microsoft Azureに機能強化を数多くリリースしました。例えば、以下のものがあります。
- Machine Learning：Azure Machine Learningサービスの一般公開
- Hadoop：Apache Stormサポート、Hadoop 2.6サポート、クラスタスケーリング、ノードサイズの選択、次期Linux OSサポートプレビューの一般公開
- サイト回復：SANアレイが備わったDR機能の一般公開
今月初旬に公開したその他のすばらしいAzure機能についてもこのブログに詳細を記載しています。
- SQLデータベース：SQLデータベース（V12）の一般公開
- Webサイト：スロット設定サポート
- API管理：新しいプレミアム層
- DocumentDB：アジアと米国の新しい領域、SQLパラメータ化、増加したアカウント制限
- Search：ポータルの機能強化、提案とスコアリング、新しい領域
- メディア：Azureメディアサービスに対するコンテンツ保護サービスの一般公開
- 管理：Azureリソースマネージャの一般公開
上記の新機能はすべて現在使用可能です（注：まだプレビューのものもあります）。以下はその詳細になります。
Machine Learning：Azure MLサービスの一般公開
今回、Azure Machine Learningサービスの一般公開について発表させて頂くことになりました。Azure Machine Learningは、強力なクラウドベースの予測分析サービスで、迅速に分析ソリューションを作成できます。これは完全に管理されたサービスなので、ハードウェアを購入したり、手動でVMを管理する必要はありません。
データ科学者や開発者は、革新的なブラウザベースの機械学習IDEを使用して、迅速に機械学習ワークフローを作成および自動化できます。文字通り、数百もの既存のMLライブラリをドロップ／ドラッグすると予測分析ソリューションが開始でき、独自のRスクリプトやPythonスクリプトを追加すれば拡張することもできます。弊社Machine Learning IDEは任意のブラウザで動作し、迅速な開発やソリューション上で反復処理が可能です。
今回の一般公開リリースにより、Webサービスの特定や作成、APIを通じたモデルの訓練／再訓練、顧客ベースのエンドポイント管理やWebサービスのスケール調整、サービスの監視やデバッグに対する診断設定などを行うことができます。今回のリリースで追加された新機能には以下のものがあります。
- 設定可能な独自Rモジュールを作成し、独自の訓練／予測R-スクリプトを組み込み、numpy、scipy、panda、scikit-learnといったライブラリの大きなエコシステムを使用してPythonスクリプトを追加する機能。これにより、“Learning with Counts”を使用してテラバイトのデータ上で訓練し、異常検出のためにPCAや1クラスSVMを使用し、馴染みのSQLiteを使用して簡単にデータの修正、フィルタリング、クリーニングを行うことができます。
- 発見や実験による習得またTwitterやLinkedInを通じた共有が可能なAzure MLコミュニティーギャラリー。Azureサブスクリプションを通じてマーケットプレースアプリを購入し、直接Azureマーケットプレースから推薦やテキスト分析または異常検出に対し完成したWebサービスを消費することができます。
- クラウドベースのデータ科学へのパスを簡単にするため生データから消費可能なWebサービスまでのデータ科学の旅に関するステップバイステップガイド。Azure MLとVisual Studio用iPythonノートブックやPythonツールなど人気のツールが使用できる機能を追加しました。
はじめに
ステップバイステップのデータ科学ガイドとチュートリアルを使用して、予測分析や機械学習の基礎が学べます。Azure Machine Learningの利用には、サインアップおよびクレジットカードなどは不要です（機械学習IDEの使用や実験は無償です）。
また、機械学習ギャラリーで、他の人が既に構築した既存の機械学習実験を実行したり、そこから習得して独自の実験を公開してみてください。
Machine Learningや予測分析は、今後構築されるすべてのアプリケーションの方法を根本的に変えていくでしょう。新しいAzure Machine Learningサービスは、これを達成する非常に強力で簡単な方法を提供します。すぐに本番アプリに使用してみてください！
