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Azure Machine LearningでMNIST入門

Last updated at Posted at 2016-05-17

Azure Machine LearningでMNIST

ML Studioへアクセス

2016年5月現在、新ポータルからはMachine Learningを使えないので、旧ポータルからAzureにアクセス

左側メニューからMACHINE LEARNINGを選択

左下の新規をクリックして、DATA SERVICES>MACHINE LEARNING>簡易作成を選択

適当に項目を埋めて、MLワークスペースを作成

作成したワークスペースを選択し、ML Studioにサインイン

EXPERIMENTS作成

左側メニューからEXPERIMENTS選択

左下のNEWをクリックして、Blank Experimentを選択

アイテムを検索するなどして、ドラッグアンドドロップし、各アイテムを以下のようにつなぐ

azureml_sample.png

  • MNIST Train 60k(学習用データ)
  • MNIST Test 10k(検証用データ)
  • Multiclass Neural Network(学習モデル、Machine Learning>Initialize Model>Classificationの他のMulticlass~でも可)
  • Train Model(学習するところ)
  • Score Model(検証するところ)
  • Evaluate Model(評価するところ、下の○を押してVisualizeを選択すると正解率などの結果が見れる)

Train Modelの赤い!をクリックし、Launch column selectorを実行

Labelカラムのみを右側に移動

azureml_column.png

RUNして、しばらく待つ

完了!!

基本的には、
モデルと学習用データからトレーニング→学習済みモデルと検証用データから検証
という流れ
自分のやりたいことが分類なのか回帰なのかといったことがわかってくると、簡単に機械学習可能

WEB API化

SET UP WEB SERVICEからPredictive Web Serviceを選択
RUNを実行
DEPLOY WEB SERVICEを選択

完了!!

API keyやEndpointなどの情報が表示されるので、それを使ってWEB SERVICEを構築可能

ワークスペースを残しておくと(大した金額ではないが)課金され続けるので、不要なら削除

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