Azure Machine Learningではじめる機械学習 / Llm 活用入門

Ａｚｕｒｅ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇは機械学習における学習から推論、運用までをエンドツーエンドでサポートするプラットフォームです。本書は、機械学習の活用を推進するエンジニアやデジタルトランスフォーメーションを担う人々に向け、Ａｚｕｒｅ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇを使った機械学習モデルの構築から運用まで解説しています。Ａｚｕｒｅ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇの基本からはじめ、自動機械学習（ＡｕｔｏＭＬ）機能を使った便利なモデル開発、ＭＬｆｌｏｗと機械学習パイプラインを使った実践的なモデル開発を経て、ＭＬＯｐｓの実現を目指します。大規模言語モデルの活用にあたっては、モデルカタログやプロンプトフローの使い方を解説し、ＬＬＭＯｐｓの概念にも触れます。

目次 : 第１部　機械学習とＡｚｕｒｅ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇの基本（機械学習をビジネスに活かすには/ Ａｚｕｒｅ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇの概要/ Ａｚｕｒｅ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇのセットアップ/ ＡｕｔｏＭＬの概要と実践）/ 第２部　機械学習モデルの構築と活用（スクラッチでのモデル開発/ ＭＬｆｌｏｗによる実験管理とモデル管理/ 機械学習パイプライン/ モデルのデプロイ/ ＭＬＯｐｓの概要と実践）/ 第３部　大規模言語モデルの活用（大規模言語モデルの概要/ 基盤モデルとモデルカタログ/ プロンプトフローの活用/ ＬＬＭｏｐｓへの招待）/ 付録

【著者紹介】
永田祥平 : 元日本マイクロソフト株式会社　クラウドソリューションアーキテクト。大学院で分子生物学やバイオインフォマティクスを学んだあと、２０２０年より日本マイクロソフト株式会社に入社。クラウドソリューションアーキテクト（ＡＩ）として、おもにエンタープライズのお客様を対象に、Ａｚｕｒｅデータ分析・機械学習基盤や生成ＡＩアプリケーションの導入・活用支援を行う。２０２４年より米国系ＳａａＳ企業に移り、プロダクトマネージャーとして日本、韓国、台湾市場に向けた生成ＡＩ・エージェント機能の企画開発を行っている

立脇裕太 : 日本マイクロソフト株式会社　クラウドソリューションアーキテクト。Ｓｏｆｔｂａｎｋ（ＳＢＴ）、Ｄｅｌｏｉｔｔｅ、ＤａｔａＲｏｂｏｔでビッグデータ、クラウド、機械学習を活用してお客様のデータ活用を推進する経験を経て、日本マイクロソフトに入社。現職では、需要高まる生成ＡＩの活用を支援する案件に従事しつつ、お客様のＭＬＯｐｓ成熟度Ｌｅｖｅｌ４実現に向けた支援にも従事。ＭＬＯｐｓ　Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ（ＪＰ）のオーガナイザーでＭＬＯｐｓやＡＩガバナンスに関する講演や記事執筆などを実施

伊藤駿汰 : 日本マイクロソフト株式会社　クラウドソリューションアーキテクト／株式会社Ｏｍａｍｏｒｉ取締役。本業でＡＩ／ＭＬ開発（とくに自然言語処理方面）と利活用の技術支援、機械学習基盤やＭＬＯｐｓ基盤の構築および活用の技術支援を行うクラウドソリューションアーキテクト、副業で自社サービスの開発を担うソフトウェアエンジニアとして活動

宮田大士 : 日本マイクロソフト株式会社　クラウドソリューションアーキテクト。情報学の修士号を取得後、製造業にてデータ分析／機械学習システムの構築／データ分析基盤の開発を経験し、日本マイクロソフトに入社。現職では、自動車産業・製造業を中心とした幅広い業界のお客様にＡＩの導入／活用を支援

女部田啓太 : Ｒｅｇｉｏｎａｌ　ＡＩ　Ａｒｃｈｉｔｅｃｔ　Ｌｅａｄ，Ｏｆｆｉｃｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｅｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｏｆｆｉｃｅｒ，Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ　Ａｓｉａ。Ｏｒａｃｌｅ、ＳＡＳ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅでのデータ分析、統計解析、機械学習の経験を経て、２０１８年よりＭｉｃｒｏｓｏｆｔに入社。おもに製造業のお客様のプロジェクトに機械学習エンジニアとして従事。現職では、アジア地域における重要な基盤モデルの開発・運用管理、ＡＩ　Ａｇｅｎｔのシステム構築プロジェクトへの技術支援などを実施（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）