本記事では、Azure Machne Learning で作成したモデルを SDK を使用して推論実行する方法を紹介します。
試験的に作成したモデルの評価を行う場合には、都度 Web サービスにデプロイする方法は効率的ではないため、ローカルにロードして推論実行する手順を紹介します。また、Web サービスにデプロイして推論を実行する方法についても併せて紹介します。
本記事では、Azure Machne Learning で作成したモデルを SDK を使用して推論実行する方法を紹介します。
試験的に作成したモデルの評価を行う場合には、都度 Web サービスにデプロイする方法は効率的ではないため、ローカルにロードして推論実行する手順を紹介します。また、Web サービスにデプロイして推論を実行する方法についても併せて紹介します。
Azure Machine Learning Studio から自動機械学習を実行する際、”ディープ ラーニングの有効化” のチェックを入れた場合の動作について紹介いたします。
Azure Functions のタイマー トリガーを使用して、Azure Machine Learning で発行されたパイプラインを定期的に実行する方法を紹介します。
Azure Machine Learning を仮想ネットワーク環境で使用する場合に、参考となる情報を列記いたします。また、具体的な作成方法などを本記事にて紹介させていただきます。
データセットの名前に漢字などの全角文字を使用した場合、登録後に Azure Machine Learning スタジオから参照できなくなる事象が報告されています。Azure Machine Learning の利用における名前付け規則などを踏まえ、現在確認されている事象について紹介いたします。
オンプレミスの環境から Azure Machine Learning のサービスを利用する際、外部ネットワーク宛の通信をファイアウォールやプロキシ サーバー等によって制御している場合に、許可すべきホスト名等の情報をご紹介します。
Azure Functions のタイマー トリガーを使用して、Azure Machine Learning のコンピューティング インスタンスを自動停止する方法を紹介します。
Azure Machine Learning サービスのご利用時に、HTTP ステータス コードなどネットワーク関連のエラーが表示される場合があります。問題の調査にはネットワーク関連の情報が必要となります。以下に、汎用的な情報採取手順を紹介します。
Internet Explorer 11 (IE11) 利用時に発生する現象について紹介します。
Azure Machine Learning Studio でモデル登録する場合の留意点についてお纏めします。