Azure ML トレーニングツール

Azure 機械学習トレーニングツールを使用して、Alteryx ワークフローから Azure 自動機械学習サービスにデータを直接送信します。 Azure Machine Learning トレーニングツールは、自動機械学習 (ML) の実験プロセスを開始して、最も優れたパフォーマンスの機械学習モデルをトレーニングして特定します。

このツールを使用するには、Microsoft Azure アカウントにサインアップします。

詳細については、Microsoft Azure の機械学習に関するドキュメントを参照してください。

ツールを設定する

実験設定

• [実験名]: 実行する実験の名前を入力します。 実験名は文字で始まる必要があり、スペースや特殊文字を含めることはできません。
  同じ実験名を持つ個々の実行はすべて同じ実験として保存されることに注意してください。
• ターゲット変数: データストリームからターゲット変数を選択します-これはあなたが予測したいものです。
• [実験の種類]: ターゲット変数に応じて、[分類] または [回帰] を選択します。 Azure の機械学習の一部である自動機械学習 (自動 ML) は、実験の種類ごとに複数のアルゴリズムを試します。
  • コンピューティング構成: コンピューティング構成を選択します。 この構成は、実験の実行に使用されるリソースに影響します。
  • コンピューティング名: リモートコンピューティングターゲットの名前。 まだ存在しない場合は、新しいコンピューティングが作成されます。
  • CPU または GPU: テストを実行するプロセッサの種類を選択します。
  • 最小ノード: 実験を実行するノードの最小数を指定します。
  • 最大ノード: 実験を実行するノードの最大数を指定します。
  • 反復ごとの最大コア数: 実験で使用するコアの最大個数。
  • イテレーションあたりの最大時間: 各イテレーションが終了するまでに実行できる最大時間 (分単位)。
  • 最大実験実行時間: 終了する前に実験を実行できる最大時間 (分単位)。

• 詳細オプション:
  • 反復回数: 実験中にテストするアルゴリズムとパラメータの組み合わせの合計数。
  • クロス検証の数: モデルに対して実行されたクロス検証の数。
  • 最大同時反復数: 同時に実行される最大反復数。 これは、コンピューティング構成で指定されたコア数より小さい値に設定する必要があります。