Azure Machine Learning Services を使ってみよう(環境構築編)

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Azure Machine Learning Services の良さを伝えるために、まず自分で使ってみて、周りの色々なサービスとの連携を理解してみます。
いずれは Azure DevOps と組み合わせてどう使うのか、Visual Studio を使うと便利になるのか、など調べてみたいと思いますが、まずはローカル環境での Jupyter Notebook から始めてみたいと思います。
準備
次の流れで準備を進めましょう。
ローカルの開発環境を準備
Azure Machine Learning Services のワークスペースを準備
ワークスペース構成ファイルを用意して、上記2環境を連携
1. ローカルの開発環境を準備
Conda (Python仮想環境) のセットアップ
Conda を使うと 複数の Python 環境を簡単に作成、管理出来るので便利です。今回は「myenv」という仮想環境上にローカル開発環境(Python 3.6.5)を準備します。
Miniconda をセットアップ
Anaconda Prompt から以下を実行します。
(base) conda create -n myenv python=3.6.5
(base) conda activate myenv
(myenv) conda install notebook ipykernel
(myenv) ipython kernel install –user
Azure Machine Learning SDK のセットアップ
Jupyter Notebook 機能を備えた Machine Learning SDK をインストールします。
(myenv) pip install –upgrade azureml-sdk[notebooks] (myenv) conda install -y cython matplotlib pandas
自動化された機械学習コンポーネントをインストールします。
(myenv) pip install –upgrade azureml-sdk[automl] インストールしたのはこれ
What is the Azure Machine Learning SDK for Python?
What is the Azure Machi

サイト名: Qiita
2019年4月28日

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