注意事項

(2021年10月6日更新)
本記事で取り扱っている Azure Machine Learning については、2021年10月時点での Azure Machine Learning Studio (Classic) となります。

Azure Machine Learning Studio (Classic) については、2024年8月31日にサポート終了がアナウンスされています。Azure Machine Learning への移行が推奨されていますのでご注意ください。

はじめに

前回は、Azure Machine Learning 内のモジュール名称の変更を確かめるために、Azure Machine Learning Studio の操作方法を説明し、実際にモジュール名の変更を確かめてみました。

今回は、Azure Machine Learning Studio (以降、ML Studio) で、予測のための API 作る方法を確認しましょう。

予測 API って？

Azure Machine Learning は機械学習ソリューションを開発するためのサービスです。作成した機械学習ソリューションは、業務システムの一部として何らかの形で組み込むことが必要になります。そこで、業務システムや Excel 等から引き渡した入力に対して、予測結果を返す Web API として展開します。

ML Studio にアクセスする

では、実際に ML Studio へアクセスして見ましょう。以下のURLにアクセスします。
https://studio.azureml.net/

前々回の手順で作成したアカウントを使用してサインインしていきたいと思います。[Sing in here] というリンクをクリックするか、右上の [Sign In] リンクをクリックします。

表示された画面に、Microsoft アカウントとして登録されているメールアドレスを入力します。メールアドレスのテキストボックスからフォーカスが外れた時点で、自動的に次の画面へと遷移します。

Microsoft アカウントのパスワードを入力します。パスワードを入力してサインインボタンをクリックすると画面が遷移します。

ML Studio へアクセスできました。

Cortana Intelligence Gallery からエクスペリメントをコピーする

今回は API を作成することが目的なので、Cortana Intelligence Gallery で一般公開されているエクスペリメントを使用したいと思います。
https://gallery.cortanaintelligence.com/
にアクセスします。

画面上部の検索ボックスに「Sample 5」と入力すると、Sample 5: Train, Evaluate for Binary Classification: Adult Dataset が候補に表示されるので選択します。

これから利用するエクスペリメントの解説が記述されています。予測モデルの詳細については解説を読んでいただくとして、予測モデルそのものは個人の収入が \$50,000 以下か \$50,000 より多いかを年齢等から予測するものです。

[Open in Studio] をクリックして自分のワークスペースにコピーを作成します。コピー先のワークスペースを選択する画面が表示されます。複数のワークスペースを利用している場合は好きなワークスペースを選択できます。
なお、無償版のAzure ML ワークスペースは、必ず米国中南部リージョンに作成されます。