使うのが楽しくなるAzure（アジュール）ML
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？
最近、Webページの調査で集めたデータに基づいて顧客の満足度を格付けし、薬局の今後数カ月先の販売数量を予測する作業の依頼がありました。他のオプションを検索していてAzure ML（アジュールML）を見つけヘルプやサポートのページに目を通してから試してみることにしました。手始めに、異なるリグレッションメソッドとデータ媒体変換のテストと比較を行い、こつが分かり始めるといかにパワフルなツールなのかが分かってきました。莫大（ばくだい）な数の資源を利用できるので、必携ツールです。
改善してほしいポイントは何でしょうか？
この分野はまだ初心者レベルですが、今のところAzure Machine Learning（アジュール機械学習）で不具合を感じることはありません。
この製品・サービスの良いポイントは何でしょうか？
まず何よりもインタフェースが目に優しく、検索したり、いろいろなコンポーネント内でダッシュボードへドラッグするのが楽しくなります。モジュールの構成はとてもシンプルで、多くの機能は既に構成済みです。結果の可視化もとてもすっきりしており、ほぼ全く手間いらずでサービスをWeb APIとして発行できるのがとてもクールです。
検討者にお薦めするポイントがあれば記入ください
他の機械学習ソフトウェアと同様、リグレッションモデル、データソートやクリーニングに関する中級から上級レベルの知識は必須です。また結果を最適化するには、複数の機械学習を比較する必要があります。
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Azure ML is fun to use
What business problems are you solving with the product? What benefits have you realized?
Recently, I was asked to perform some sort of prediction for a drugstore, based on data gathered through a web page survey, in order to rate their customers level of approval, and therefore try to forecast the coming months sales volume. After searching for different options, I found Azure ML and decided to try it out, after a while of going through the help guides and support pages, I started taken my first steps, testing and comparing different regression methods and data transformations, and when I started to get a hang of it, I realize how powerful this tool is. It has such a vast number of resources available, that makes it a must have.
What do you dislike?
So far, I don't find anything I dislike about Azure Machine Learning, but I must admit that my level of apprentice in this field is at a beginner's level.
What do you like best?
First of all, I must say that its interface is so pleasant to the eye and searching and dragging in the different components into the dashboard is fun. Configuring the modules is very simple, with a lot of features being preconfigured. Visualizing the results is also very neat and being able to publish the service as web API with minimal effort is so cool.
Recommendations to others considering the product
An intermediate to advanced knowledge of regression models, data sorting and cleansing, is a must, as with other machine learning software. Also comparing the different learning models, one another is definitely necessary to optimize the results.
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