Azure Machine Learningのチュートリアルをやってみた

今回は、 Azure Machine Learningチュートリアルにチャレンジしたので、流れを簡単にまとめていこうと思います。

Azure Machine Learningとは、Microsoftが提供している、機械学習モデルをよりすばやく構築・トレーニング・デプロイするためのサービスです。
Azureから利用ができます。

今回は、最近流行りのDeepfake動画をつくるために、Azureのリソースを使おうと思いたったことがきっかけで、Azure Machine Learningにチャレンジすることにしました。
ディープフェイクってなに！？って方はこちらに。

手順

まずは、下記の三つの準備を実施します。

１．Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
２．ノートブックをワークスペースに作成。
３．Azure Machine Learning Python SDK がインストールされ、事前構成されたVMを作成。

上記の準備ができたら、次の手順で学習結果を確認するところがゴールです！

４．自分のワークスペースにデータを読み込み、scikit-learnモデルをトレーニングする。
５．Azure ポータルでトレーニング結果を表示してみる。

基本はこちらのチュートリアルを参照してもらった方がいいと思います。
クラウドは進歩が早いので、僕が記事を書いた時から大きく変わってるかもしれませんし…。

・チュートリアル:Python SDK で初めての ML 実験を作成する
・チュートリアル:最初の ML モデルをトレーニングする

じゃあなんでこんな記事書いてるんだって話ですが、個人的につまずいたところを中心にまとめています。
もし困ったら読んでみてください。

まずはチュートリアル通りにワークスペースを作りました。
ここは数クリックでできるので特に問題なかったです。

次に、ノートブックフォルダーを複製、の項をやっていきます。
ここで、ノートブック用のVMがない場合は、[新しいVM]から構築する必要があります。

ただ、デフォルトで指定されているインスタンスのスペックがRAM14GBのインスタンスで、個人のサブスクリプションで作って、消し忘れると結構お財布に響きそうだなと感じました。
釈迦に説法ですが、インスタンスの停止・削除忘れには注意してください。

ここでちょっとつまずいた点は、Jupyterノートブックの開き方がわからなかったことです。（よく見たらチュートリアルにちゃんと書いてあったのですが…）

上の画像の白いノートブックの画面でも、JupyterのようにPythonスクリプトを動かせたので、そこで頑張っていました笑

Jupyterを使いたい場合は、右端にある [Jupyter] ドロップダウンを選択し、 [Jupyter] または [JupyterLab] を選択すればよかったみたいです。

無事にJupyterNotebookが開けました。

さて、ここでサンプルのコードを動かして機械学習のテストをするためには、もう1ステップあります。

Notebookからワークスペースのサブスクリプション情報を読み込むためには、追加の認証が必要になる場合があります。

この追加認証の要求がしれっと表示されるので注意してください。
最初のサンプルコードを実行したときに、下の画像のように認証リンクとトークンが表示されるかと思います。

このリンク先をブラウザで開いて、入力画面にトークンを入力してください。

次のような画面が出れば認証は成功です！

認証が完了すると、次のような出力がされます。

最後に、Azureポータルで結果を確認してみましょう。
学習が成功してました！おめでとうございます！

とりあえず今回はAzureを使った機械学習のチュートリアルに挑戦してみましたが、中身についてはほとんど何も理解してないので、Deepfake動画の作成までの道のりは長そうです。

それではまた。