Azure Machine Learningの評判・口コミ 全21件

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Azure Machine Learningのユーザーレビュー・評価一覧

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非公開ユーザー

総合卸売・商社・貿易|営業・販売・サービス職|100-300人未満|ビジネスパートナー|契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済 利用画像確認 販売関係者
投稿日:

使い易いクラウドベースの機械学習用プラットフォーム

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

昨今では当たり前になった、クラウドベースになっており、軽量簡易なものからパワフルなものまで、大概の事はサンプルコードで実行可能となっている。
またトレーニングやチュートリアルも豊富に用意されており、初心者にも分かりやすい点は高評価ポイント。
例えばコードが書けないような初心者でも、直感的にモデル構築ができたりと使い勝手はひじょうに良い。
各種ツールも豊富に用意されており今のところ出来ない事はない。

改善してほしいポイントは何でしょうか?

日増しに利用者が増えているようだが、分かりやすい日本語のチュートリアルなどが少ない点など見ると、まだまだ日本でのユースケースは少ないように感じるので、よりローカライズされたユーザーインターフェースが増えると良い。

どのようなビジネス課題を解決できましたか?あるいは、どのようなメリットが得られましたか?

これまでは人手でとりまとめ、分析をしていたようなデータ群を、ひじょうに分かりやすい形で簡単に可視化する事ができた。
工数的には毎月10人月かけていたものを、自動出力できるようになった。
(最終的に使える状態に構築するまでに約3か月間かかったが)

検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください

初心者向けの機能が充実しており、ある程度の無償利用も可能なため導入の敷居は極めて低いです。ぜひ一度お試しで使ってみる事をお勧めします。

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非公開ユーザー

ソフトウェア・SI|ITコンサルタント|300-1000人未満|ビジネスパートナー

企業所属 確認済 販売関係者
投稿日:

機械学習の民主化をテーマにした製品

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

一番にGUIのサポートが非常に豊富で、初学者から専門家まで広く利用することで、チームデータサイエンスを実行することができます。
サンプル数も非常に多く、なによりインフラを含むjupyter環境を数クリックで構成することができるのですぐに試すことができます。
VSCodeや、ローカルpython環境との連携もスムーズです

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非公開ユーザー

ソフトウェア・SI|宣伝・マーケティング|300-1000人未満|ユーザー(利用者)|契約タイプ 無償利用

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日:

サンプルコードやチュートリアルが豊富なので学習環境として利用

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

Azureユーザあれば、簡単にDSVM(データ サイエンス仮想マシン)を作成でき、Python AnacondaやRStudioの環境が使用可能になります。

サンプルコードやチュートリアルは、マイクロソフトのサイトやGitHubからダウンロードすることが出来、機械学習の勉強やプロトタイプの作成が簡単にできます。

今は、Azure Notebooks(preview)から利用していましたが、これは、Visual Studio Codeに移行するようです。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット|製品企画|1000人以上|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

ブラウザだけで学習済モデルと利用APIを生成できるサービス

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

実施したい機械学習モデルが決まっていてデータもCSV形式等で手元にある状態ならば、ブラウザ環境のみで利用登録から学開開始、学習済モデルを利用するAPI発行まで可能です。
あとは発行されたAPIを自身のウェブサービスやエクセルから利用するだけです。
AmazonやIBM等の同類サービスと比較して、利用画面が直感的でわかりやすく初心者に大変やさしい設計だと思います。

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松本 昌記

松本 昌記

カーギ・リナック合資会社|ソフトウェア・SI|社内情報システム(CIO・マネージャ)|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

機械学習を説明するのに良い

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

まずは簡単に機械学習を行う環境が手に入る事。それとノンコーディングではありませんが、簡単に機械学習実行状態を作れます

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木村 健一

SuperuserTokyo|情報通信・インターネット|開発|20人未満|ユーザー(利用者)|契約タイプ トライアル

企業所属 確認済
投稿日:

割り切りが評価できる、知名度低めの機械学習フレームワーク

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

かなりカンタンに抽象化された機械学習フレームワークですが、同時に、Python,PyTorch,TensorFloに対するサポートがあります。

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篠原 宏明

合同会社ハイロウテック|ソフトウェア・SI|経営・経営企画職|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

GUIがきわめてわかりやすいMS製MLスタジオ環境

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

・流行りの「機械学習」を取引先・同僚にプレゼンテーションするのに手ごろな環境が一式提供されている。ものすごく変わったことをしたいのでなければ準備は必要ない
・論理部分はGUIベースで構築できる。ほかの大手サービスと比較しても類を見ないわかりやすさだと思う
・理屈でなく「機械学習ってなにができるの?」というのを知りたい初学者の最初の一歩としても勧められるプロダクト

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播磨 駿

株式会社HAYASE|その他教室・スクール|その他専門職|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

実験サンプルがあって、とても始めやすいMLフレームワーク

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

「実験」という機械学習界隈の入門としては珍しい切り口でアプローチしているのは良いですね。
「実験サンプル」もサイトに豊富に提供してあり、機械学習初心者であっても好奇心を刺激されながらスムーズに開始出来ると思います。
ありがちなニューラルネットワークの学習という切り口から始めておらず、PCA(主成分分析)の事例が多いのも、本質をついており、たいへん素晴らしいです。

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山本 通

trustytrading.work|ソフトウェア・SI|その他専門職|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

独自のモデル構築サービスを提供

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

GoogleCloudMLはそもそもTensorFlowモデルの実行だけで、AmazonMLは各種用途に特化したトレーニング済みのモデルも提供している、複数のMLフレームワークから選んでモデル構築、トレーニングもできるという特色がありますが、Microsoft AzulreMLの場合は、 Azure Machine Learning StudioというブラウザUIのモデル構築Webアプリが提供されているのが特色と言えるでしょう。
この存在についてはあまり周知されていないように思いますが、ニューラルネットモデルにとらわれない、より抽象的な階層構築が出来るようでもっと注目されて良いように思います。

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大塚 光

セーバー株式会社|ソフトウェア・SI|開発|20人未満|ユーザー(利用者)

企業所属 確認済
投稿日:

簡単に機械学習を利用した結果が得られる

機械学習ソフトで利用

この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか?

他社のサービスと同様に機械学習のスキルがなくてもGUIを利用して最適な結果を得られることができるのがポイントです。

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