【毎日自動更新】Azure Machine Learning を使って機械学習に関するナレッジをシェアしよう LGTMランキング！

https://qiita.com/official-campaigns/engineer-festa/2022

https://qiita.com/official-events/602a6d1bb63c59538170

# この記事は

「[Azure Machine Learning を使って機械学習に関するナレッジをシェアしよう](https://qiita.com/official-events/602a6d1bb63c59538170)」
テーマの応援記事です。

[Qiita API v2](https://qiita.com/api/v2/docs)を利用させていただいて、「[Azure Machine Learning を使って機械学習に関するナレッジをシェアしよう](https://qiita.com/official-events/602a6d1bb63c59538170)」に参加しているとおもわれる記事を収拾します。
あつまった記事群（データ）にあれこれしてみます。

- LGTM数順に記事を並べます
- 投稿者ごとの記事数を集計します
- 投稿者ごとのLGTM数を集計します
- tagごとの記事数を集計します
- tagごとのLGTM数を集計します

「参加ボタン」を押すのをお忘れなく!!!

[Qiita Engineer Festa 2022](https://qiita.com/official-campaigns/engineer-festa/2022)を微力でなおかつ僭越ながら盛り上げたいとおもっています:rocket::rocket::rocket:

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# 総件数
16件 :tada::tada::tada:

# LGTM数 :confetti_ball::military_medal::confetti_ball:
|No|title|created_at|updated_at|LGTM|
|---|---|---|---|---:|
|1|[初学者向け: Azure Machine Learningの始め方(Notebookで機械学習)](https://qiita.com/ryokita/items/6e07e4fca8a38de4fb2e)<br>@ryokita|2022-06-20|2022-06-20|14|
|2|[Cloud Skill Challenge を題材に Azure Machine Learning SDK v2 で MLOpsの扉を開いた - 回帰モデル](https://qiita.com/ryoma-nagata/items/e5123359a4d7dd93dd9f)<br>@ryoma-nagata|2022-06-24|2022-06-25|12|
|3|[Azure Machine LearningのAutoMLで画像分類を試してみた](https://qiita.com/tmiyata25/items/4871a30bdad8acf19ae1)<br>@tmiyata25|2022-07-15|2022-07-15|9|
|4|[Azure Machine LearningのAutoMLで時系列予測を試してみた~①モデル作成編~](https://qiita.com/tmiyata25/items/a08fd81ef8cc156cdb03)<br>@tmiyata25|2022-06-03|2022-06-16|7|
|5|[Azure ML Python SDK v2 で AutoML を試してみた](https://qiita.com/aical/items/eee4fc33f206855c84fd)<br>@aical|2022-06-24|2022-06-24|6|
|6|[Azure Machine LearningのAutoMLで時系列予測を試してみた~②モデル評価編~](https://qiita.com/tmiyata25/items/47e9b9f55242c1c548d1)<br>@tmiyata25|2022-06-16|2022-06-16|6|
|7|[自分の顔と芸能人がどれくらい似ているか画像判断処理をやってみた（Power Apps × Azure Custom Vison ）](https://qiita.com/hide6974/items/40d6b3d2998a1a21876c)<br>@hide6974|2022-06-11|2022-06-11|5|
|8|[【毎日自動更新】Azure Machine Learning を使って機械学習に関するナレッジをシェアしよう LGTMランキング！](https://qiita.com/torifukukaiou/items/7194a4352af5ba780e03)<br>@torifukukaiou|2022-06-07|2025-06-22|5|
|9|[【part2】Cloud Skill Challenge を題材に Azure Machine Learning × Azure DevOpsで MLOpsの扉を開いた - 分類モデル](https://qiita.com/ryoma-nagata/items/e647d7189cb1ae6b7f5d)<br>@ryoma-nagata|2022-07-08|2022-07-13|4|
|10|[[Microsoft Build 2022 最新情報] Azure Machine Learningの新しい機能、Responsible AI Dashboardを試してみる](https://qiita.com/kawamoto_liner/items/adddc6aed3ea4826ed9e)<br>@kawamoto_liner|2022-07-07|2022-07-18|4|
|11|[Github Actions + Azure ML CLI v2 で機械学習ジョブの CD を試みる](https://qiita.com/ShuntaIto/items/222b7a5bdb6d9996515b)<br>@ShuntaIto|2022-06-09|2022-06-09|4|
|12|[Azure Machine Learning に入門する方法](https://qiita.com/kexi/items/103c428dbf093335f8b9)<br>@kexi|2022-07-18|2022-07-18|3|
|13|[Azure Machine Learning CLI v2 でハイパーパラメーターチューニングジョブを投げてみる](https://qiita.com/ShuntaIto/items/19587eb40e5509d1e26b)<br>@ShuntaIto|2022-06-08|2022-06-09|3|
|14|[Azure Machine Learning でオンラインエンドポイントの Mirror Traffic 機能を使ってみる](https://qiita.com/aical/items/53d94d1b2be5d56d4dc3)<br>@aical|2022-07-07|2023-11-06|0|
|15|[Azure Machine Learning Python SDK v2でのML Pipeline開発についての整理](https://qiita.com/ryoma-nagata/items/417a37d355149bc94f74)<br>@ryoma-nagata|2022-06-25|2022-06-26|0|
|16|[Azure Machine Learning にたどり着けるか](https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d9b978c3eccd6cc98501)<br>@kaizen_nagoya|2022-06-15|2022-06-15|0|


# 投稿者ごとの記事数とLGTM数
|No|user|count|LGTM|
|---|---|---:|---:|
|1|@tmiyata25|3|22|
|2|@ryoma-nagata|3|16|
|3|@ShuntaIto|2|7|
|4|@aical|2|6|
|5|@ryokita|1|14|
|6|@hide6974|1|5|
|7|@torifukukaiou|1|5|
|8|@kawamoto_liner|1|4|
|9|@kexi|1|3|
|10|@kaizen_nagoya|1|0|


# 投稿者ごとのLGTM数と記事数
|No|user|LGTM|count|
|---|---|---:|---:|
|1|@tmiyata25|22|3|
|2|@ryoma-nagata|16|3|
|3|@ryokita|14|1|
|4|@ShuntaIto|7|2|
|5|@aical|6|2|
|6|@hide6974|5|1|
|7|@torifukukaiou|5|1|
|8|@kawamoto_liner|4|1|
|9|@kexi|3|1|
|10|@kaizen_nagoya|0|1|


# タグごとの記事数とLGTM数
|No|tag|count|LGTM|
|---|---|---:|---:|
|1|[AzureMachineLearning](https://qiita.com/tags/AzureMachineLearning)|16|82|
|2|[QiitaEngineerFesta_Azure](https://qiita.com/tags/QiitaEngineerFesta_Azure)|16|82|
|3|[Azure](https://qiita.com/tags/Azure)|10|52|
|4|[MachineLearning](https://qiita.com/tags/MachineLearning)|5|23|
|5|[MLOps](https://qiita.com/tags/MLOps)|4|16|
|6|[AdventCalendar2022](https://qiita.com/tags/AdventCalendar2022)|2|5|
|7|[Microsoft](https://qiita.com/tags/Microsoft)|2|16|
|8|[初心者](https://qiita.com/tags/初心者)|2|17|
|9|[時系列解析](https://qiita.com/tags/時系列解析)|2|13|
|10|[機械学習](https://qiita.com/tags/機械学習)|2|17|
|11|[AIによる芸能人どれくらい似ている](https://qiita.com/tags/AIによる芸能人どれくらい似ている)|1|5|
|12|[AutoML](https://qiita.com/tags/AutoML)|1|9|
|13|[AzureMachineLearningStudio](https://qiita.com/tags/AzureMachineLearningStudio)|1|4|
|14|[Elixir](https://qiita.com/tags/Elixir)|1|5|
|15|[GitHubActions](https://qiita.com/tags/GitHubActions)|1|4|
|16|[PowerApps](https://qiita.com/tags/PowerApps)|1|5|
|17|[Python](https://qiita.com/tags/Python)|1|3|
|18|[QiitaEngineerFesta2022](https://qiita.com/tags/QiitaEngineerFesta2022)|1|5|
|19|[QiitaEngineerFesta_GitHub](https://qiita.com/tags/QiitaEngineerFesta_GitHub)|1|4|
|20|[ResponsibleAI](https://qiita.com/tags/ResponsibleAI)|1|4|
|21|[lightgbm](https://qiita.com/tags/lightgbm)|1|3|
|22|[データサイエンス](https://qiita.com/tags/データサイエンス)|1|6|
|23|[深層学習](https://qiita.com/tags/深層学習)|1|14|
|24|[画像分類](https://qiita.com/tags/画像分類)|1|9|


# タグごとのLGTM数と記事数
|No|tag|LGTM|count|
|---|---|---:|---:|
|1|[AzureMachineLearning](https://qiita.com/tags/AzureMachineLearning)|82|16|
|2|[QiitaEngineerFesta_Azure](https://qiita.com/tags/QiitaEngineerFesta_Azure)|82|16|
|3|[Azure](https://qiita.com/tags/Azure)|52|10|
|4|[MachineLearning](https://qiita.com/tags/MachineLearning)|23|5|
|5|[初心者](https://qiita.com/tags/初心者)|17|2|
|6|[機械学習](https://qiita.com/tags/機械学習)|17|2|
|7|[MLOps](https://qiita.com/tags/MLOps)|16|4|
|8|[Microsoft](https://qiita.com/tags/Microsoft)|16|2|
|9|[深層学習](https://qiita.com/tags/深層学習)|14|1|
|10|[時系列解析](https://qiita.com/tags/時系列解析)|13|2|
|11|[AutoML](https://qiita.com/tags/AutoML)|9|1|
|12|[画像分類](https://qiita.com/tags/画像分類)|9|1|
|13|[データサイエンス](https://qiita.com/tags/データサイエンス)|6|1|
|14|[AIによる芸能人どれくらい似ている](https://qiita.com/tags/AIによる芸能人どれくらい似ている)|5|1|
|15|[AdventCalendar2022](https://qiita.com/tags/AdventCalendar2022)|5|2|
|16|[Elixir](https://qiita.com/tags/Elixir)|5|1|
|17|[PowerApps](https://qiita.com/tags/PowerApps)|5|1|
|18|[QiitaEngineerFesta2022](https://qiita.com/tags/QiitaEngineerFesta2022)|5|1|
|19|[AzureMachineLearningStudio](https://qiita.com/tags/AzureMachineLearningStudio)|4|1|
|20|[GitHubActions](https://qiita.com/tags/GitHubActions)|4|1|
|21|[QiitaEngineerFesta_GitHub](https://qiita.com/tags/QiitaEngineerFesta_GitHub)|4|1|
|22|[ResponsibleAI](https://qiita.com/tags/ResponsibleAI)|4|1|
|23|[Python](https://qiita.com/tags/Python)|3|1|
|24|[lightgbm](https://qiita.com/tags/lightgbm)|3|1|


---

# Wrapping up :lgtm: :qiitan: :lgtm:

この記事は、「[Azure Machine Learning を使って機械学習に関するナレッジをシェアしよう](https://qiita.com/official-events/602a6d1bb63c59538170)」の応援記事です。

豪華プレゼントをGetしちゃってください！
ユー、豪華プレゼントをGetしちゃいなよ！

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最後に、この記事を自動更新しているプログラムについて補足しておきます。

- 自動更新は、[Elixir](https://elixir-lang.org/)というプログラミング言語がありまして、その[Elixir](https://elixir-lang.org/)で作られた[Nerves](https://www.nerves-project.org/)という[ナウでヤングでcoolなすごいIoTフレームワーク](https://www.slideshare.net/takasehideki/elixiriotcoolnerves-236780506)を使ってつくったアプリケーションで行っております
  - [Nerves](https://www.nerves-project.org/)の始め方につきましては下記の記事が詳しいです
  - [ElixirでIoT#4.1：Nerves開発環境の準備](https://qiita.com/takasehideki/items/88dda57758051d45fcf9)
- [Elixir](https://elixir-lang.org/)には、データを自在に取り扱える[Enum](https://hexdocs.pm/elixir/Enum.html)モジュールがあります
- [Elixir](https://elixir-lang.org/)をはじめてみようという方は、[Enum](https://hexdocs.pm/elixir/Enum.html)モジュールの習得からはじめるとよいとおもいます
- [WEB+DB PRESS Vol.127](https://gihyo.jp/magazine/wdpress/archive/2022/vol127) :book: の特集２「Elixirによる高速なWeb開発！ 作って学ぶPhoenix」は、[Elixir](https://elixir-lang.org/)でWebアプリケーション開発を楽しめる[Phoenix](https://www.phoenixframework.org/)の基礎がぎっしりと詰まっていて、**オススメ**です
- プログラムは、 https://github.com/TORIFUKUKaiou/hello_nerves/tree/master/lib/qiita/events にあります