Azure Machine Learningとは?メリットや活用方法を紹介

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Azureのフリーランス・副業案件

Microsoftが提供するAzureとは。概要について確認

本記事では、Azure Machine Learningについての概要や、実際に活用した際のメリットなどを紹介しています。前半はAzureの解説も行っていますので、興味がある方はぜひ最後までご覧ください。

Azureの概要

Azureとは、Microsoftが提供するクラウドプラットフォームです。Azureでは、さまざまな種類のリソースやサービスを提供しています。例えば、仮想マシン、ストレージ、ネットワーク、データベース、分析、AIなどです。Azureを活用することで、オンプレミスの環境に依存せずに、柔軟かつスケーラブルなシステムを構築できます。また、Azureはセキュリティや信頼性にも優れているため、多くの企業や組織が採用しているクラウドサービスの1つです。

拡張性と柔軟性

Azureは拡張性と柔軟性に優れたクラウドプラットフォームです。例えば、Azureはグローバルに広がるデータセンター網を持つため、大規模なデータやトラフィックに対応できます。企業が急速に成長したり、需要が増加したりした場合でも、リソースの迅速なスケーリングが可能です。

また、Azureはさまざまなサービスやリソースを提供しているため、必要に応じて自由に選択・組み合わせることが可能です。仮想マシン、データベース、ストレージ、人工知能、Iなど、幅広い領域に対応したクラウドサービスです。Azureを利用することで、ビジネスの変化や成長に対応できるシステムを構築が可能となります。

幅広いサービスの提供

Azureは、クラウドプラットフォームとして、幅広いサービスの提供を行っています。仮想マシンやストレージ、データベース、ネットワーク、AI、IoTなどのサービスが利用できます。

これらはごく一部であり、他にもさまざまなサービスが存在します。また、新たなサービスも定期的に追加されるため、常に最新のテクノロジーにアクセスできる利点も存在します。

グローバルネットワーク

Microsoft Azureは、グローバルに展開された広大なネットワークを持つクラウドプラットフォームです。Azureのデータセンターは、世界中に配置されているため、どこの地域からでも高いパフォーマンスと信頼性を提供します。

また、Azureのグローバルネットワークは高い冗長性を兼ね備えています。一部のデータセンターで不具合が発生した場合でも、他のデータセンターがその役割を引き継ぐことが可能です。これにより、グローバルネットワークのトラブルによるサービスの中断などを防ぐことができます。

セキュリティとコンプライアンス

Microsoft Azureは、高度なセキュリティ対策と厳格なコンプライアンス基準を遵守したクラウドプラットフォームです。

Azureは多層のセキュリティ機能を備えており、脅威を早期に検出し防御するための監視と分析を常に行っています。これにより、異常なアクティビティを素早く検知し、適切な対応を行うことが可能です。

また、Azureは規制要件に対応するためのコンプライアンス体制も整備されています。多数の業界や地域の規制要件に準拠し、PCI DSSなどの国際的なセキュリティ基準を取得しています。

Azureが展開しているサービス

ここからは、Azureが展開しているサービスをいくつか紹介していきます。

AI・機械学習分野

AzureはAI・機械学習分野において、幅広いサービスを提供するクラウドプラットフォームです。例えば、顔認識や音声認識などの高度な機能を提供するCognitive Services、データサイエンティストや開発者が機械学習モデルを簡単に作成できるMachine Learning、自然な対話を持つチャットボットを作成できるBot Servicesなど、幅広いサービスを提供しています。

これらのサービスを活用することで、大量のデータから価値を引き出したり、ユーザーとより自然な対話を行ったりするアプリケーションの開発が期待できます。

DevOps分野

Azure DevOpsは、開発者と運用チームが連携して効率的にアプリケーションを開発・デプロイ・運用できるクラウドサービスです。ソースコードの管理からビルド、テスト、デプロイ、監視など、一貫してサポートします。

DevOpsを活用することで、素早く高品質なソフトウェアを提供することが可能です。また、プロジェクト管理やタスクの追跡など、開発プロセス全体を管理する機能も充実しています。

ID分野

AzureのID分野では、アイデンティティとアクセス管理に関連する機能とサービスが提供されています。ユーザーやグループの管理、シングルサインオン (SSO)、多要素認証、外部ユーザーとの安全な共有アクセスなど、セキュリティを実現するための豊富な機能が存在します。

ネットワーク分野

Azureは、ネットワーク分野でも優れたサービスを提供しています。Azureのネットワークサービスには、仮想ネットワーク、ロードバランサー、VPNゲートウェイ、などがあります。これらのサービスを使えば、安全かつ効率的なネットワーク構築が行えます。また、Azureのネットワークサービスは、柔軟性と拡張性に優れており、あらゆる規模のアプリケーションに対応可能です。

コンテナー分野

Azureではコンテナー技術を活用したアプリケーションの開発と運用をサポートするさまざまなサービスが提供されています。Azure Kubernetes Service (AKS)をはじめとするマネージドサービスや、Azure Container Instances (ACI)によるサーバーレスなコンテナー実行、Azure Container Registry (ACR)によるプライベートレジストリなどが存在します。

これらのサービスはアプリケーションのポータビリティやスケーラビリティの向上につながります。

Azure Machine Learningとは？

ここからは、Azure Machin Learningについて詳しく解説していきます。使い方や料金プランなども紹介しているので、Azure Machin Learningに興味がある方や、利用を考えている方は参考にしてみてください。

概要を紹介

Azure Machine Learningは、Microsoft Azureの中核的なサービスであり、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを容易に行うためのサービスです。機械学習の専門知識がなくても利用できるため、幅広いユーザーから支持されています。また、他のAzureサービスや既存の開発ツールと容易に統合できるため、高い拡張性も兼ね備えているサービスと言えるでしょう。

そもそも「機械学習」はどのように活用される？事例を紹介

ここからは「機械学習」がどのように活用されているのか、いくつかの事例を紹介していきます。

顔認証識

Azure Machine Learningを活用することで、より高度な顔認識システムが実現可能です。Azure Cognitive Servicesには、顔認識APIが含まれており、顔の検出、顔の特徴ポイントの識別、性別・年齢・感情などの属性の推定が行えます。

顔認識によって、写真や動画から人物の顔を自動的に検出したり、個々の顔に関する情報を抽出したりできます。これはセキュリティシステムやユーザーエクスペリエンスの向上、マーケティング戦略の改善など、さまざまな用途に活用されている技術です。

音声認識

Azure Machine Learningは、音声認識技術の開発と適用をサポートします。音声認識は、機械が人間の音声をテキストに変換する技術です。自動車の音声制御システムや音声アシスタントなど、多岐にわたるアプリケーションで使用されています。

特に、Azure Cognitive Servicesには「Speech Service」という音声認識APIが含まれています。これは、高品質な音声認識、音声合成（テキストから音声への変換）、音声翻訳の機能を提供しています。ユーザーはこのAPIを利用することで、複数の言語と音声に対応した、カスタム音声モデルを構築することが可能です。

気候、株価、企業の売上などの数値予測

Azure Machine Learningは、気候や株価、企業の売上など、さまざまな数値の予測を行うことも可能です。これらはすべて時系列予測として扱われ、過去のデータを基に将来の数値を予測していきます。

これらの予測はビジネス戦略の策定、リスクの軽減、効率的なリソース配分など、企業の意思決定に大きく貢献します。Azure Machine Learningを活用することで、データ駆動型の意思決定が可能となります。

Azure Machine Learningを活用するメリットとは

ここからはAzure Machine Learningを活用する具体的なメリットについて紹介していきます。

GUIで機械学習を自動化できる

Azure Machine LearningにはGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を使って機械学習を自動化する機能が存在します。Azure Machine Learning Studioと呼ばれるGUIツールを使用することで、プログラミングの知識がなくても、簡単に機械学習モデルを作成できます。

また、Automated Machine Learning（AutoML）を活用することで、データの前処理からモデルの選択、ハイパーパラメータの自動調整など、ほとんどの工程を自動化することも可能です。

MLOpsで大規模な運用を実現できる

Azure Machine Learningでは、MLOps（Machine Learning Operations）というアプローチを通じて、モデルのバージョン管理、自動デプロイ、パフォーマンス監視、ロールバックと更新などの機能が提供されています。これらの機能を活用することで、大規模な機械学習モデルの運用が効率的に行えます。

CPUとGPUによる自動のリソース調整（スケーリング）機能の活用

Azure Machine Learningは、GPUとCPUのリソースを活用して自動的にスケーリングする機能を提供します。これにより、ディープラーニングのトレーニング時間を大幅に短縮したり、ワークロードに合わせてクラウド上のリソースを動的に調整したり、モデルのパフォーマンスを最適化しながらコストを最小限に抑えたりすることが可能となります。これらの機能を活用することで、効率的な機械学習ワークロードの実現とスケーラビリティの確保が可能です。

迅速なモデル開発が可能

Azure Machine LearningはGUIやAutoMLなどを活用することで、プログラミングの知識がなくても迅速なモデル開発が可能です。大規模なデータセットや高い処理能力を必要とするモデルでも、必要なリソースを柔軟に割り当てられるため、効率的にモデル開発を行うことができます。

Azure Machine Learningの3つの学習方法

ここでは、Azure Machine Learningの学習方法を3つ紹介していきます。

ノートブック

Azure Machine Learningの学習方法の1つにノートブックがあります。ノートブックはデータの読み込みや、前処理など、機械学習のプロセスを一つのドキュメントにまとめたものです。

例えば、あるデータセットに対するデータクリーニングや前処理、モデルのトレーニングと評価などの一連の作業をノートブック上で行うことが可能です。これにより、作業の過程がはっきりと可視化されるため、それぞれのステップがどのように連携して動作しているかを明確に理解できます。

また、ノートブックは他の人と簡単に共有できます。一人が作成したノートブックを他のメンバーが利用したり、改善したりすることも可能なので、チームでの作業に適しています。

AutoMLでの学習

AutoMLは、機械学習モデルの構築を自動化する機能です。開発者が手動でモデルを構築する必要がなくなるので、機械学習の知識が限られている場合や、時間を節約したい場合などは特にオススメです。自動化されたプロセスで、高精度なモデルを構築してくれるので、多くの方から支持されている学習方法です。

デザイナーでの学習

デザイナーは、コーディング不要で機械学習モデルの開発が行える学習方法です。ドラッグアンドドロップのインターフェースを使用することで、短期間で効果的なモデルを構築できます。そのため、機械学習に疎い方やビジネス向けのデータ分析を行いたい方は、デザイナーでの学習をオススメします。

Azure Machine Learningと合わせて知っておきたいAzureの機械学習サービス

Azure Machine Learningを最大限に活用するためには、Microsoft Azureが提供する他の機械学習サービスについても理解を深めることが重要です。ここでは、Azure Machine Learningと合わせて知っておきたいAzureの機械学習サービスを2つ紹介します。

Azure Cognitive Services

Azure Cognitive Servicesは、Microsoft Azureが提供する機械学習を活用した高度なAIサービスです。自然言語処理、画像解析、音声認識、感情分析、顔認識などの機能を提供します。

Azureのクラウドインフラを活用するため、大規模なデータセットや高いリクエスト数にも対応します。また、Azure Cognitive Servicesは、機械学習に精通していない開発者でも高度なAI機能を簡単に導入できるため、幅広く利用されてるサービスです。

Azure Bot Service

Azure Bot Serviceは、自然言語処理や対話のロジック構築を簡単に行うことができるサービスです。プログラミングの知識が無くても、自然に近い対話を行うボットを作成できます。

また、Azure Bot Serviceは、Azure Machine Learningと連携することで、自然言語処理や画像認識などの高度な機械学習機能をボットに組み込むことも可能です。

Azure Machine Learningの使い方

ここからは、Azure Machine Learningの使い方について解説していきます。細かく解説していくので、初めて利用する方はぜひ本記事を参考にしながら進めてみてください。

ワークスペースの作成

Azure Machine Learningを使用するためには、まずワークスペースを作成する必要があります。以下、ワークスペースを作成する手順です。

1 Azure Machine Learning Studio にサインインします。(https://ml.azure.com)

2.「ワークスペースの作成」 を選択します。

3.新しいワークスペースを構成するには、次の情報を指定します。

・ワークスペース名：ワークスペースを識別する名前を入力します。

・サブスクリプション：使用するAzureサブスクリプションを選択します。

・リソースグループ：新しいリソースグループを作成するか、既存のリソースグループを選択します。

・リージョン：ユーザーとデーターリソースに近いAzureリージョンを選択します。

4.「作成」を選択したら、ワークスペースが作成できます。

以上がワークスペースの作成手順となります。

コンピューティングクラスターの作成

Azure Machine Learningでは、コンピューティングクラスターを作成することで、機械学習の実験やトレーニングを効率的に行えます。

コンピューティングクラスターの作成には、以下の手順が必要です。

1. Azure Machine Learning Studio にサインインします。

2. ワークスペースの左側のメニューから「コンピューティング」を選択します。

3. 「新規」ボタンをクリックして、「コンピューティングクラスター」を選択します。

4. クラスターの名前、リージョン、仮想マシンのサイズ、最小ノード数、最大ノード数などの設定を行います。

5. 「作成」ボタンをクリックして、クラスターの作成を開始します。

以上で、コンピューティングクラスターの作成は完了です。作成したクラスターは、「コンピューティング」ページで確認できます。

データセット作成

Azure Machine Learningでデータセットを作成するには、以下の手順を参考にしてください

1.Azure Machine LearningStudioからワークスペースにログインします。

2.ワークスペースのダッシュボードに移動し、「データセット」を選択します。

3.「 データセットを作成」ボタンをクリックして、新しいデータセットを作成します。

4.データセットの作成方法を選択します。

5.データセットの詳細情報を入力します。データソースによっては、接続情報やファイルパス、データの形式などを指定する必要があります。

6.データセットのプレビューを確認したら、「作成」ボタンをクリックします。

これで、Azure Machine Learningワークスペースにデータセットが作成されました。

自動機械学習の実験を開始

Azure Machine Learningで自動機械学習の実験を開始する手順は以下の通りです。

1.Azure Machine LearningStudioからワークスペースにログインします。

2.ワークスペースのダッシュボードに移動し、「新しい実験」を選択します。

3.データセットを選択します。

4.実験の詳細情報を入力します。実験名やターゲット列、コンピュータークラスターの選択を行います。

5.タスクの選択を行います。

6.追加の構成があれば入力します。

必要な情報の入力が終わると、実験が開始されます。場合によっては10分程度かかる場合もあります。

最適なモデルを確認

先ほどの実験が終わると最適なモデルを確認できます。

1.実験の詳細から、実験の進行状況や結果を確認します。

2.実験の詳細画面からモデルの詳細表示を選択すると、最適なモデルのアルゴリズム名が表示されます。

3.メトリック値や、パラメータの情報を参考にしながら最も最適なモデルかどうか確認していきます。

デプロイ

Azure Machine Learningを使用してモデルをデプロイする手順は以下の通りです。

1.デプロイしたいモデルの詳細ページを開きます。

2.モデルの詳細ページで、「デプロイ」を選択します。

3.デプロイの詳細設定を行います。名前やコンピューターの種類などを入力します。

4.「デプロイ」ボタンをクリックして、モデルをデプロイします。

サービステスト

Azure Machine Learningでデプロイされたモデルをテストする手順は以下の通りです。

1.ワークスペースから「エンドポイント」を選択します。

2.エンドポイントの詳細ページで、「テスト」を選択します。

3.テストを実行するために、適当なサンプルデータを入力します。これは、モデルに入力するデータのフォーマットに合わせたJSON形式のデータです。

4.テストデータを入力したら、「テストを実行」または「送信」ボタンをクリックします。

サービステストを行うことで、デプロイされたモデルが正しく動作しているかを確認できます。テストデータには実際のデータと類似したサンプルを使用することが重要です。もしテスト結果に問題がある場合は、モデルやエンドポイントの設定を確認し、必要に応じて修正や再デプロイを行ってみると良いでしょう。

Azure Machine Learningの料金はどれくらい？プランを紹介

Azure Machine Learningは基本無料で使えるサービスです。ただし、VM（仮想マシン）の作成・運用やAzureサービスの利用など、一部料金が発生するサービスも存在します。

そのため、自分の目的や用途に合わせたプラン選びが重要となります。ここでは、Azure Machine Learningの料金や、プランについて詳しく紹介していきます。

汎用

Azure Machine Learningの汎用（Basic）プランは、利用したリソースに応じて料金が発生する従量課金制のプランです。仮想汎マシンやコンピューティングクラスターの使用、また、AzureStorageを利用した場合でも料金が発生していきます。

そのため汎用プランは、低コストで機械学習モデルの開発を行いたい方や、小規模なデータセットの処理を行いたい方にオススメです。

コンピューティングの最適化

メモリに対してCPUが高いのが特徴的なプランです。トラフィックが中程度のWebサーバーに適しています。ある程度セキュリティの高いサーバーを求めている企業などはコンピューティングの最適化がオススメです。

メモリの最適化

メモリの最適化はCPUに対してメモリの比率が高いです。中〜大規模のキャッシュを使用するサーバーに適しています。例えば、オンラインストアやソーシャルメディアプラットフォームなど、大量のデータやリクエストに対して迅速な応答を必要とするサーバーが必要な場合は、メモリの最適化を選ぶと良いでしょう。

GPU

こちらのプランは負荷の高いグラフィックスのレンダリングやビデオ編集に特化した仮想マシンを複数のGPUで利用できます。特にディープラーニングなどの複雑なモデルや大規模なデータセットを扱う場合に、GPUの利用は効果的です。

ハイパフォーマンスコンピューティング

料金設定の中で一番高額なプランである、ハイパフォーマンスコンピューティングは、複雑なモデルのトレーニングや、大規模なデータセットの処理が必要な場合に効果を発揮します。高速な演算処理が行えるため、大規模な計算を効率的に実行することが可能です。

詳細な料金情報は公式ウェブサイトに記載されています。自分の要件に合ったプランを選択して、無駄なコストを消費しないようにしましょう。

まとめ

今回は、Microsoft AzureとAzure Machine Learningの概要や、メリット、料金体系などを解説してきました。

Azure Machine Learningの機能を最大限活用するためには、Microsoft Azureが提供するサービスについての理解を深めることが重要です。2つの機能を組み合わせることで、より高度なシステム開発が実現できます。

また、Azure Machine Learningは基本無料で使うことができますが、仮想マシンやAzureサービスの利用で料金が発生する場合があります。自分のニーズや目的にあわせた最適な料金プランを選ぶことで、無駄な出費を抑えることも可能です。

本記事を読んで、Azure Machine Learningに興味が湧いた方や、実際に使ってみたいと思った方は、「Azure Machine Learningの使い方」に記載されている手順を参考にしてみてください。

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学習

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AI(人工知能) Azure