Azure Machine Learning StudioのWeb experienceが一般提供開始(GA)されました #Azure

2020.07.10

こんにちは、Mr.Moです。

Azure Machine Learning StudioのWeb experienceが一般提供開始(GA)されましたね。せっかくですので少し触りながら確認をしていきたいと思います。

Azure Machine Learning Studioとは

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Azure Machine Learning Studioは、エンドツーエンドのライフサイクルを管理するための新しい没入型Webエクスペリエンスです。新しいウェブエクスペリエンスは、データサイエンティストやエンジニア向けのすべてのデータサイエンス機能を、コードのオーサリングなしから、コードファーストエクスペリエンスまで、さまざまなスキルレベルに渡って提供し、MLアセットを1つのウェブペインにまとめて機械学習を合理化します。

データサイエンティストや機械学習エンジニアがAzure Machine Learning ワークスペース内のリソースを集中的に管理できるようにするため、Azure portalとは別に用意された専用のインターフェイスですね。

最初にリリースされた、GUIで機械学習モデルの作成、トレーニングを行えるwebサービスも同じ「Azure Machine Learning Studio」という名前だったので少し混乱しますが、そちらとは別のサービスです。(GUIベースのサービスは今は「classic」の文字が付いて「Machine Learning Studio(classic)」という名称になっているかと思います)

これまでのリリース経緯は下記の情報も見ていただくとわかりやすいと思います。

一般提供開始(GA)の公式アナウンス情報を確認

上記のリンクより公式から出ている情報も見てみましょう。 いったん下記にとあるサービスで日本語訳にしたものも記載してみます。Web experienceの一般提供と新機能も追加されたようですね。プレビューの記載があるものも見えます。

Azure Machine Learning studioのWebエクスペリエンスが一般公開され、新機能が追加されました。

Notebooks: Intellisense、チェックポイント、タブ、コンピュートなしでの編集、ファイル操作の更新、カーネルの信頼性の向上など。
Experimentation:
 ・Charts: 新しいチャートの編集と追加、散布図や折れ線グラフの表示など。
 ・ランの最小値、最大値、最後にログに記録されたメトリック値を表形式で表示します。
Compute: プロビジョニングの待ち時間、ユーザーエクスペリエンス、実行可能なエラー/警告メッセージの改善。 
Data Labeling: ラベリングプロジェクトの作成、管理、モニタリングをスタジオのWebエクスペリエンス内で直接行うことができます。機械学習支援ラベリング機能(プレビュー)では、自動機械学習モデルをトリガーしてラベリングタスクを高速化できます。
 ・プロジェクトのための画像分類マルチクラスと画像分類マルチラベル
 ・オブジェクトの識別(バウンディングボックス)
Fairlearn (プレビュー): Azure Machine Learningに統合され、Azure Machine Learning Studioにモデルの公平性(格差)の洞察を保存して追跡し、簡単に異なるステークホルダー間でモデルの公平性の学習を共有することができます。
Designer (プレビュー):
 ・新しいスタイルのモジュール、アセットライブラリ、出力設定を備えたグラフエンジン。
 ・Modules:
  ・Computer Vision: 画像データセットの前処理をサポートし、PyTorchモデル(ResNet/DenseNet)を訓練し、画像分類のためにスコアをつける
  ・Recommendation: サポートワイドとディープのレコメンド

これらの更新の結果、一部のアセットは Azure portal UI から削除され、Azure Machine Learning Studioでのみ使用可能になります。
詳細については、Azure Machine Learningのドキュメントを参照してください。

さっそく使ってみる

プレビューの時に触っていたので新旧の違いも気になるところですが、ひとまず記念に少し使ってみようと思います。

ちょうど下記の動画がプレビュー時代のものなので、見比べるのも良いかもしれません。

下記のリンクから始めていきます。画面が表示されると左上にあったプレビューマークがたしかに消えていますね。

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動画の方がわかりやすいので使っているところは録画してみました。

まとめ

Azure Machine Learning ワークスペース内のリソースを集中的に管理できるのは効率が良いですよね。AutoMLDesignerといった機能はまだプレビューでしたが、GA済みの他の機能や詳細はぜひ別の機会に触ってまとめたいと思います。プレビューの時から注目度の高いサービスだったかと思いますが、これから益々人気が出てくるのではないでしょうか。公式のドキュメントやインターネット上にも情報が結構あると思いますので、興味がありましたらぜひ触ってみてください。

参考