Azure Machine Learning

日本マイクロソフト株式会社

Azure Machine Learning

日本マイクロソフト株式会社

3.1
21

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

その他サービス｜その他専門職｜300-1000人未満｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日：

旧サービスから劣化した部分も…

機械学習ソフトで利用

良いポイント

優れている点・好きな機能
・旧Azure Machine Learning(Classic) から続く、Drag&Dropでプログラミングレスな操作が可能なDesigner機能と
Pythonプログラミング経験者にとって痒い所に手が届くNotebook機能が両方使える
・面倒な特徴量エンジニアリングやパラメーターチューニングを自動で行ってくれるAutoMLが便利
・Microsoft Azureのサブスクリプションに含まれているため、Azure契約者にとっては気軽に使える

改善してほしいポイント

旧Azure Machine Learning(Classic)ではRegression系アルゴリズムを使用した際に学習済みモデルにおけるfeature weight（特徴量にかかる重み）を表示できたが、（新）Azure Machine Learningでは出力されなくなったため、学習済みモデルに対する解釈性が低下したように思う

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

データからモデルを作成・チューニングしていく工程や精度を視覚的に捉えることができ、導入ハードルも低いため、機械学習の初学者教育やAI導入プロジェクトに際して、開発側だけでなく導入するユーザー企業側のプロジェクトメンバーに対するAI・機械学習のリテラシー教育に利用することができた。

検討者へお勧めするポイント

・AI開発や機械学習を使ったデータ分析をこれから導入していきたいと考えている組織
・Microsoft Azureをすでに契約している組織
・Pythonなどのプログラミング要員を育成する時間やコストが掛けられない組織
これらの条件が一致する組織には大いにお勧めできる

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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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非公開ユーザー

自動車・輸送機器｜社内情報システム（企画・計画・調達）｜1000人以上｜IT管理者

企業所属 確認済
投稿日：

学習済みのライブラリが簡単に使えた

機械学習ソフトで利用

良いポイント

画像検査を対象に実装したが、所定の画像を取り込むだけで、簡単に正常・以上の判別が出来るようになった。

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非公開ユーザー

自動車・輸送機器｜開発｜100-300人未満｜IT管理者｜契約タイプ 有償利用

企業所属 確認済
投稿日：

取扱説明書が欲しいと思う製品

機械学習ソフトで利用

良いポイント

この製品を使い始めて１年半くらいになる。
Microsoft製の製品ということで、製品アップデートの頻度はまあまあ高い。
モデルを作成するために、学習パターンを決めたりすることが得意不得意を切り分けるわけではないが様々トライできる。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜人事・教育職｜20-50人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

特徴量エンジニアリングで疲弊しないために

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？

普段から機械学習システムを開発していますが、煩雑な特徴量エンジニアリング作業をAMLで代行しています。読み込まれたデータは即座にすべての特徴量を棒グラフへと可視化されデータの傾向を見比べることができるので、影響度の高い特徴量を速やかに選びだせて便利です。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜社内情報システム（開発・運用管理）｜20-50人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

煩雑なモデル作成作業から解放

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？

drag&drop方式のインタフェースであり、複雑なコーディングを行う必要が全くなしなので気軽に利用できます。学習プロセスのフローをGUI操作で設計できるので全体を俯瞰しやすく進行時のミスや訂正を直感的に行えるので重宝しています。また作成したフロー図は保存して繰り返し利用できるので、再利用すれば効率良く設計が行えます。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜ITコンサルタント｜20人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

シームレスな開発が行える

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？

画像の判別器を作るために利用しています。大まかな流れは、画像を読み込み、学習モデルを選択し、ラベルやタグを選択して、モデルの作成完了、と非常に手間がかかりません。ラベル付けは画像認識で不可欠な作業で非常に手間を要するものであり、Azure Machine Learningでは、それらをGUIなので作業がしやすくミスも減らせます。

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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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非公開ユーザー

ソフトウェア・SI｜営業・販売・サービス職｜50-100人未満｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済
投稿日：

悪くないんだが、A社と比べると、、、。

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？

Microsoft Azureに特化したことではないがAPIを公開しているので簡単に機械学習に手を付けることができる。
自動で場合分けしているようで課題解決までの時間も早くなる。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜その他一般職｜1000人以上｜ユーザー（利用者）

企業所属 確認済 利用画像確認
投稿日：

ノンプログラミングでできる機械学習、BIツール

機械学習ソフトで利用

良いポイント

単なるEXCELのグラフ等からデータ予測をするのではなく、統計学に基づいた予測モデルが複数用意されており、プログラミングの知識がなくても機械学習によるデータ予測ができるので説得力が増す。特定のアプリに依存せずにブラウザ上で操作可能。

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