カスタム機械学習モデルによる予測機能

カスタム機械学習は、予測機能を提供し、システム内の既存のデータに適用するアプリケーションのロジックを向上させることで、ビジネスプロセスにおける意思決定を自動化します。事前定義されたユースケース向けに構築したモデルである認知サービスとは異なり、カスタム機械学習モデルでは実際のビジネスデータを用いたトレーニングやテストが必要となります。ラベル付けしたデータを用意し、アルゴリズムを選択してトレーニングと調整を行い、デプロイのために最適化する必要があるのです。現在、最小限のデータサイエンススキルとビジュアル開発言語のみで機械学習モデルを作成するソリューションはいくつかありますが、そのひとつがAzure MLです。OutSystemsを使用すると、アプリケーションをAzure MLテクノロジーと連携させて活用することができます。

Azure ML


Azure MLでは、インタラクティブで視覚的なワークスペースを作成できます。これにより、構築済みの機械学習アルゴリズムを使用して、モデルを簡単に構築、テスト、デプロイすることが可能です。データセットと解析モジュールをインタラクティブなキャンバス上で接続してデプロイするだけで機械学習モデルを構築できるため、プログラミングは必要ありません。

Azure Machine Learning Studioは、OutSystemsのアプリケーションで簡単に利用できるWebサービスとしてモデルをパブリッシュしています。

Azure MLと連携するコンポーネントは現在作成中です。これらのコンポーネントにより、主なユースケースにおいてこうした機能を作成、デプロイ、連携する際の複雑さが解消されることになります。