Azure Machine Learning が最高の環境の理由は何があるんでしょうか？他じゃダメなんでしょうか？

その理由は以下になります。

問題
- 誰しも（Pythonの）コードを書けるわけではない
- 上に対処しないと、コードを書かない人間の手を動かさないのに口だけ動かして好き勝手するという悪影響がある
解決策
- 「Azure Machine Learning ならドラッグ＆ドロップで機械学習のステップやアルゴリズムを構築でき、細かい設定をいじれば、機械学習モデルを作成することができる」ので、誰しも手を動かすことができる
- 誰しも手を動かすことができるので、口だけ動かして好き勝手するということができなくなる（＝悪影響が消える）

ただ、Azure Machine Learning においてドラッグ＆ドロップで機械学習のステップやアルゴリズムを構築し、細かい設定をいじって構築した機械学習モデルだと痒いところに手が届かないことがあります（実務だと頻発します）。

そういった場合、Azure Machine Learning であれば、ドラッグ＆ドロップで機械学習のステップやアルゴリズムを構築し、細かい設定をいじって構築した機械学習モデルをベースに Python でコードを書くこともできるので、問題点を解消しつつ、実務にも耐えられる構造になっています。

こうすることで、メンバーが自分事として、機械学習におけるフェーズや登場人物、必要なスキル、アルゴリズム、データを理解し易い土壌となります。

3 日目は @changeworld の「Azure Functions で MeCab を使ってみた！」です。引き続きお楽しみください。