Ender's Record: Azure Machine Learning簡單操作介紹

今天聽了一場講座，主題是關於"AI機器學習"的相關應用"，不論是相關的基礎知識或是目前市場上的應用都精闢解說，在短短的3小時內也實機操作了目前免費的"Microsoft Azure Machine Learning Studio"這套雲端AI training平台，這下參與費用500也算值得拉，不同以往用過的Azure服務，這次更人性化、更簡單，有興趣的人可以趁免費測試時間多玩玩，既然學習了，就在此記錄下相關技法供需要者使用：

Step 1：
進入Microsoft Azure Machine Learning Studio網址如下，只要是Azure的帳號都可以登入使用，沒有的就申請一個，程序簡單打打信箱收收信而已，所以不再此多做介紹。
網址：https://studio.azureml.net/

Step 2：
進入平台後會看到他大概的配置如下圖。

Step 3：
我們先匯入一個資料Sample供機器學習(也就是日後演算的框架)。
點選左下角的New，左側工具列選擇DATASET，從FROM LOCAL FILE匯入資料，我整理了一份由政府提供的環境監測資料，就用它來做為範例練習練習吧。
範例網址：https://goo.gl/sWRnQj

Step 4：
再來點選左下角的New，選擇EXPERIMENT，然後點選Blank experiment建立空白實驗。

Step 5：
建立好新實驗，會進入流程編輯頁面。

Step 6：
先從左側Module工具列中的My Datasets中拉取我們的檔案。

Step 7：
在Module搜尋列中打上select columns搜尋Select Columns in Dataset的Module，將它拖曳到編輯流程中，並把我們的資料Module與select columns連結起來。

Step 8：
此時會看到Select Columns in Dataset旁有個紅色驚嘆號，那是因為我們還沒讓他選擇所需的列，所以點選Select Columns in Dataset右側出現的工作欄中點選Launch column selector
我們選擇我們想預測的"PM2.5"，再來選擇我們覺得可能會影響的數值：
AMB_TEMP(溫度)、WIND_SPEED(風速)與WS_HR(小時風速值)
選完後使用兩欄位中間的箭頭將其移至參考值。

Step 9：
找到 Split Data ，拖曳至編輯流程中，將它與Select Columns in Dataset連起來，在右側跳出的工作欄中修改Fraction of rows的參數，修改為0.8。
(0.8代表以資料的80%為訓練材料，因為我們資料量不多，所以%越多越好，剩下20%做為資料驗證的模型材料)
完成調整後先SAVE，再來點選RUN讓系統產生資料。

Step 10：
我們選用"線性回歸演算法"，搜尋Linear Regression，拖曳至編輯流程中。

Step 11：
我們要開始訓練AI了，搜尋Train Model拖曳至編輯流程中，並把Linear Regression與 Split Data 連上Train Model。

Note!：若沒先RUN過，Train Model會產生紅色驚嘆號，先刪除Train Model，RUN過後再將Train Model拖曳回來即可。