よくある質問は、﹁どの機械学習アルゴリズムを使用すればよいか﹂ということです。 選択するアルゴリズムは、主として、データ サイエンス シナリオの次の2つの異なる側面によって決まります。 データを使って何をしたいか?具体的には、過去のデータから学習することによって回答を得たいビジネス上の質問は何かということです。 データ サイエンス シナリオの要件は何か?具体的には、ソリューションでサポートする精度、トレーニング時間、線形性、パラメーターの数、特徴の数はどのくらいかということです。 Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の2種類のコンポーネントをサポートします。 これら2種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向け
![機械学習アルゴリズムの選択方法 - Azure Machine Learning](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d6e4cb632c7025e9f5e05fd314fbf6dcd6144e8d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Flearn.microsoft.com%2Fen-us%2Fmedia%2Fopen-graph-image.png)