Microsoftは、米フロリダ州オーランドで開催中のイベント「Microsoft Ignite 2017」にて、新たな開発者向け機械学習ツールを「AML（Azure Machine Learning）」の新機能として発表しました。主要は以下の3つです。
- AML Workbench（開発者が機械学習によるデータの実験管理をするためのクライアントアプリケーションです。）
- AML Experimentation service（ビッグデータやGPUでの実験の速度を向上させるのを助けます。）
- AML Model Management（機械学習モデルのホスト、バージョン管理、監視を行います。）
AML Workbench
AML Workbenchは、機械学習開発のコントロールパネルとして機能するクロスプラットフォームのクライアントで、WindowsおよびMac上で動作します。
Python、PySpark、Scalaでモデルを構築することができ、Jupyter Notebooks、Visual Studio Code、PyCharmなどのIDEとの統合をサポートしています。
AML Experimentation Service
AML Experimentation Serviceは、クラウドを活用して、あらゆる規模の機械学習を可能にします。ローカルマシン上、Dockerコンテナ上、またはMicrosoft Azure上、そしてAzure HDInsightのApache Spark上でスケールアウトすることもできます。
さまざまなオープンソースDeep learningフレームワーク（Microsoft Cognitive Toolkit、Google Tensorflow、Caffe2、PyTorch、Chainerなど）がサポートされています。
Gitリポジトリを使用して、モデル、構成、パラメータ、データ追跡、格納、管理、実験の履歴と再現性をフルバージョンで表示します。
AML Model Management
AML Model Managementは、Dockerコンテナを実行できる場所（KubernetesベースのAzure Container Service含む）でモデルを展開および管理できるようにします。
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