Automated-ML-Workshop

Microsoft Automated ML Workshop Materials

Sample Code

Algorithm	Environment	Version	Description	Other
Classification (Tabular)	AzureML - AutoML	Azure ML Python SDK 1.0.76	顧客離反分析
Classification (Tabular)	AzureML - AutoML	Azure ML Python SDK 1.0.62	製品品質の予測
Regression (Tabular)	AzureML - AutoML	Azure ML Python SDK 1.0.76	中古車価格の予測
Forecasting (Tabular)	AzureML - AutoML	Azure ML Python SDK 1.0.76	エネルギー需要予測
Classification (Image)	AzureML - HyperDrive	Azure ML Python SDK 1.0.76	犬猫の画像分類
Classification (Image)	Optuna + Azure Machine Learning	Azure ML Python SDK 1.0.65	MNIST 文字認識	Azure Database for MySQL へ接続
Classification (Image)	Neural Network Intelligence	NNI 1.1	MNIST 文字認識	Tree-structured Parzen Estimator

詳細な環境準備の手順は下記チュートリアルをご参照ください。

ある程度の機械学習や Python の知識も必要になります。普段あまり機械学習に触れていない方は下記のトレーニングコースをご参照ください。

ワークショップのサンプルコードをダウンロードし、正常に動作する Python パッケージをインストールします。

Python 3.6 以上の Miniconda をインストールします。 Azure Machine Learning の Notebook VM (or Compute Instances) を利用する場合は不要です。

リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/konabuta/Automated-ML-Workshop

conda 環境をインストールします。リポジトリに Python の依存関係を示した environment.yml ファイルがあるので、これを用いて環境を構築します。
```
conda env create -f environment.yml
```

conda 環境を有効します。また、 Jupyter のカーネルに登録します。

conda activate automl-workshop
python -m ipykernel install --user --name automl-workshop --display-name "Python (automl-workshop)"

Jupyter Notebook のサーバを開始します。Azure Machine Learning の Notebook VM (or Compute Instances) を利用する場合は不要です。
```
jupyter notebook
```
準備完了です。Sample の Notebook を実行することができます。

詳細な構築手順はこちらのページをご参照ください。