前回に引き続き、機械学習を利用して、海の家の過去の売り上げデータに曜日と天気を加えて、売り上げを予測するモデルのトレーニングを行い、予測モデルを作成しますが、最近では様々なベンダーが機械学習の仕組みを提供しています。マイクロソフトでは、クラウド上で簡単に機械学習を利用することができる Azure Machine Learning : Azure ML を提供しており、マイクロソフトアカウントがあれば無償で利用することも可能ですので、今回はこの環境を使用して「海の家売り上げ予測モデル」を作成していきたいと思います。
まずはブラウザで https://studio.azureml.net/ を開いてください。
ここで「Get started」をクリックすると Azure Machine Learning（Azure ML）を利用するための方法を聞いてきます。
「GUEST ACCESS」をクリックすると、ログインやユーザー登録など行わず、Azure ML を利用することができます。Experiments を Guest Workspace 上に作成し、保存し、実行することが可能ですが、その有効期間は 8 時間に限定されています。この時間を経過すると作成した Workspace はリセットされます。そのため、一時的な学習用途を除けば、マイクロソフト アカウントを利用して無償版環境に Sign In することをお勧めします。 もちろん Microsoft Azure の有効な Subscription やクレジットカードの登録は不要です。
以下に Guest Access と無償版との差をまとめます。
| Guest Access | 無償版（Free） | 有償版（Standard） | |
| 認証 | 不要 | マイクロソフト アカウント | マイクロソフト アカウント（有効な Azure Subscription 必須） |
|
Experiments における最大モジュール数 |
50未満 | 100 | 無制限 |
| R Script Editor Module | 不可 | 可 | 可 |
| Python Script Editor Module | 不可 | 可 | 可 |
|
Experiments の最大実行時間 |
1時間 | なし | |
| 記憶域容量 | 100MB | 10GB | 無制限（別途費用は発生） |
| 実行/パフォーマンス | 単一ノード | 複数ノード | |
| Web API のステージング | 不可 | 可（性能制限あり） | 可（スケーラビリティあり） |
| Production Web API | 不可 | 不可 | 可 |
| SLA | なし | なし | あり |
今回は無償版を利用してください。（マイクロソフトアカウントをお持ちでない方はこのタイミングで作成ください）
マイクロソフトアカウントでログインすると、すぐに無償版環境が利用できます。
