●第1章 什麼是機器學習
●明晰機器學習
●機器學習概述
●機器學習流行的“原因”
●將機器學習用於商業的方法
●消除對機器學習的誤解
●機器學習通過數據進行判斷
●機器學習是“繫統”
●機器自己會變聰明嗎
●必須決定“特征向量”
●開啟機器學習之旅
●機器學習專用工具
●無須編程就可以使用的Azure ML
●即使如此，依然想編程
●通過判斷目標來選擇分類器
●第2章 收集數據
●使用公司內部數據
●日志文件等歷史數據
●非時間類型數據
●使用公開數據
●部分目錄

微軟Azure ML平臺簡化了使用機器學習的過程，以便於開發人員、業務分析師和數據科學家廣泛、便捷地應用。
微軟Azure ML提供了一種用於執行價值預測(回歸)、異常檢測、聚類和分類的雲服務，其圖形化、模塊化的方法將讓學習者快速了解機器學習模型。
通過千賀大司、山本和貴、大澤文孝著的《微軟Azure機器學習實戰手冊》的學習，讀者能輕而易舉地了解如何導入數據、如何進行數據預處理、如何將數據分離用於訓練模型和驗證模型、如何選擇算法訓練模型以及如何評估模型的效果。
整個過程無須編程，接近是通過拖拽和配置完成，與Azure機器學習相關的任務不僅都可在現代web瀏覽器中完成，而且幾乎沒有任何時間和基礎設施的啟動成本，從而能讓讀者快速掌握Azure ML用法，把更多的精力放在理解數據和算法上。

(日)千賀大司,(日)山本和貴,(日)大澤文孝 著；賈碩,魏寧 譯