【第１回 実験結果登録編】Azure Machine LearningでMNIST！

こんにちは！株式会社神戸デジタル・ラボ　DataIntelligenceチームの原口です。 今回はMicrosoftのAzure Machine LearningとAzure Machine Learningn SDKを利用して、MNIST学習の実験管理に取り組みます！

今回の目的

皆さん、機械学習は好きですか？私は大好きです。物体検出や画像生成、いろんなことが出来て夢がありますよね！そんな夢のある機械学習ですが、その実験管理はどのようにしていますか？ Excel、テキストベース・・・、ふむふむ。分かります。難しいですよね。 今回は難しい実験管理から機械学習の準備まで簡単に出来ちゃうAzure Machine Learningをご紹介します！

実験管理とは？

そもそも実験管理とは何でしょうか？実験管理とは、実験に関する「いつ・どこで・何を・どんなふうに・何のために・どんな結果が出たのか」を詳細に記した結果を管理することを指します。 なぜそんな管理をするのでしょうか？答えは比較を行うためです。実験管理を行っていない場合、過去の実験と比較することができないため、精度が上がった要因を考察することができません。 一方で実験管理を行うと、過去の実験に関する詳細な情報が記されているため、前回と今回でどこに差があるか分かるので、精度が上がった要因を容易に考察できます。 このように、実験管理は実験の影響を測るうえで非常に重要な役割を持っています。 （つづきは、ブログ「神戸のデータ活用塾！KDL Data Blog」へ）