Data Science Virtual Machinesの概要とメリット

Data Science Virtual Machinesの概要

Data Science Virtual Machinesは、Azureクラウドプラットフォーム上においてデータサイエンスやAI開発を目的に構築された仮想マシンです。

データ分析に必要なツールがあらかじめそろえられています。たとえば、機械学習用のソフトウェアライブラリが良い例でしょう。

仮想マシンを立ち上げるときは、WindowsやUbuntuなどを選択できます。

Data Science Virtual Machinesでは、GPUにもとづくハードウェアで深層学習アルゴリズムを活用可能です。ちなみにGPUとは、Graphics Processing Unitの略称であり、3Dグラフィック処理に使われる半導体チップを意味します。

Data Science Virtual Machinesの利点

Data Science Virtual Machinesでは、機械学習に関するさまざまなツールを活用できます。ツールの具体例は下記の通りです。

• Googleが提供している機械学習のソフトウェアライブラリTensorflow
• ディープラーニングのベースをゼロから開発しなくて済むKeras
• 研究や教育などに活用できるフリーの機械学習統合環境であるWeka

ただし、WindowsやUbuntuなどのOS環境によって利用できないツールもあるため、事前に把握しておく必要があります。

参考資料

https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/virtual-machines/data-science-virtual-machines/

＞＞Microsoft Azure導入に関するご相談はこちらから