Azure MLって何？からワークスペース作成まで：Webブラウザーでできる機械学習Azure ML入門（1）（2/2 ページ）

数学的な知識やソフトウェア知識がないと挑戦しにくい印象の機械学習を、Webサービスとして利用できる環境が「Azure Machine Learning」です。全体のプロセスを見ながら体験して理解してみましょう。

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ワークスペースを作成する

　さて、無事にアカウントを取得できたら、早速使い始めてみましょう。取得したアカウントでAzureのWebページにサインインします。

　ポータルにサインインしたら、まずは「ワークスペース」と呼ばれる枠を作りましょう。左下の方にある「＋新規」をクリックします。そこからは、「データサービス」―「MACHINE LEARNING」―「QUICK CREATE」と押していき、必要な項目を入力してください。この操作は初回のみ必要です。

ポータルからMachineLearningを始める（クリックで拡大表示）

　ワークスペースを作成すると、左側のサービスの一覧に表示されます。次回からは「MACHINE LEARNING」を選択すればアクセスできます。

portalのサイドバー

　サービス一覧から「MACHINE LEARNING」を選択すると表示される一覧に、先ほど作成したワークスペースが表示されていれば作成は完了です。

Workspaceの一覧（クリックで拡大表示）

　ここから先は実際に機械学習を楽しんでいきましょう。楽しむためのお作法を先に伝えておきます。お作法は次の手順です。後ほどサンプルを使ってこのお作法を見ていきますので覚えておいてください。

　いきなりお作法で「データを用意する」なんてハードルが高くなったように見えますが、安心してください。ちょっと試すだけならば、AzureMLが提供するサンプルデータを使うことができます。

　まずは一覧から、今回作成したワークスペース一覧の「NAME」のところにある矢印をクリックして、AzureMLのダッシュボードへアクセスします。

AzureML ダッシュボード（クリックで拡大表示）

　まだ作成したばかりなので、今は特に見るものもありません。ページ右側にある「Sign-in to ML Studio」というリンクをクリックし、「ML Studio」を開きます。

ML StudioのHome（クリックで拡大表示）

　Azure MLはこのML Studioで機械学習のモデルを作っていきます。

　左側メニューの「EXPERIMENTS」というところを見てみましょう。Azure MLでは1つの機械学習のモデルをExperiment（実験）という名前で管理しています。

　まずはサンプルを動かして触ってみたいので、「SAMPLES」をクリックします。

Experiments（クリックで拡大表示）

　すると、サンプルの一覧が表示されます。用意されているサンプルがたくさんあるのが分かるでしょう。

Sampleの一覧（クリックで拡大表示）

　今回はこの中から、「Sample Experiment: Recommender System」を見ていきましょう。レコメンドの仕組みのサンプルですね。クリックで開きます。

Sample Experiment: Recommender System（クリックで拡大表示）

　こんな感じでフローチャートのようなものが出てきました。サンプルは、そのままでは編集も実行もすることができませんが、既に実行して、結果まで出ている状態になっています。

　ここまでで、Azure MLを利用する環境が整いました。次回は、このフローチャートのようなものが、何をしているのかを一つずつ追いかけながら、どのような機能があり、どのように使っていくのかを「お作法」に沿って見ていきます。