Microsoft（マイクロソフト）は米国時間5月2日、機械学習のプロセスを単純化するための3つのサービスを発表した。それらは、(1)モデルの作成を完全に自動化するツールへの新しいインターフェイス、(2)モデルの構築と訓練とデプロイをデベロッパー自身が行うためのコード不要のヴィジュアルなインターフェイス、そして(3)高度なユーザー向けにホストされるJupyter様式のノートブックだ。
機械学習を始めることは難しい。とても簡単な実験ですら、相当な専門知識が要る。Microsoftの新しいツールは、コードを隠したり、あるいは自分でコードを書きたい人向けにはあらかじめ構成されたプラットホームを提供して、そのプロセスを大幅に単純化する。
Azureの自動化機械学習ツールへの新しいインターフェイスは、モデルの作成をデータをインポートしてどの値を予測するのかをサービスに告げるだけ、という簡単な作業にする。ユーザーはコードを1行も書かないが、バックエンドでは多くの新しいアルゴリズムと最適化技術により、より正確なモデルを作る。その過程のほとんどは自動化されるが、Microsoftは、このサービスが「アルゴリズムへの完全な透明性を提供するので、デベロッパーやデータサイエンティストはプロセスを手作業でオーバライドしたりコントロールできる」と強調している。
またMicrosoftは同日、最初から自分でコントロールしたいというユーザーのために、Azure Machine Learningサービスのヴィジュアルインターフェイスをプレビューでローンチした。これによりデベロッパーは、コードに触ることなく機械学習のモデルを構築、学習、そしてデプロイできる。
このAzure Machine Learningヴィジュアルインターフェイスと呼ばれるツールは、Microsoftの最初のヴィジュアルな機械学習ツールであるAzure ML Studioに酷似している。というか、2つのサービスは同一であるようにも見える。でもMicrosoftはML Studioを積極的に推していないし、初心者向けには便利なツールのように思えたにもかかわらず、今では忘れてしまったかのようだ。
Microsoftによると、今回の新しいバージョンはAzure ML StudioのいいところとAzure Machine Learningを結びつけている。つまり、インターフェイスはほとんど同一でも、Azure Machine LearningヴィジュアルインターフェイスはAzure Machine LearningサービスのおかげでML Studioにできたことを大幅に拡張し、さらにセキュリティとデプロイメントとライフサイクル管理を加えた、ということのようだ。
このサービスは今や、データのごみ掃除やさまざまなアルゴリズムによるモデルの訓練、それらの評価、そして最終的にプロダクションへの導入を、シンプルなインターフェイスでできるようにしている。
上記、モデル作成の完全自動化と、デベロッパーが関与できるインターフェイス、これら2つのサービスは明らかに初心者向けだが、Azure Machine Learningでホストされるノートブックは、明らかに機械学習の経験者向けだ。ノートブックにはAzure Machine Learning Python SDKのサポートがあらかじめ組み込まれ、同社によると「安全でエンタープライズ級の環境」で利用できる。ノートブックの利用は簡単とは言えないにせよ、でもデベロッパー自身が開発環境やクラウド環境を自力ですべてセットアップすることに比べれば、はるかに仕事の着手が早いと言えるだろう。
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（翻訳：iwatani、a.k.a. hiwa）
