私はAzure Machine LearningとMachine Learningについても非常に新しいです。Azure ML：非常に似たクライアント/支払人を見つける
たとえば、クライアント（支払人）を定義する入力変数{a1、a2、.. an}のリストがあります。目的は、これらの変数に基づいて非常に類似した支払人を見つけることです。その後、このAzureサービスを使用して、いくつかのテーブルに表示します。
これにAzurueを使用できますか？どのアルゴリズムを使用する可能性が高いですか？
まず、を理解する必要があります。あなたは2人の支払人が似ているかどうかを判断したいと思っています。私は、データサイエンスと機械学習、https://en.m.wikipedia.org/wiki/Similarity_learningの中で、このためのモデルを探してみることをお勧めします。 Azureとは特に関係ありません。あなたに適したモデル/アルゴリズムが見つかった場合は、ツール（私はR（https://www.rstudio.com/）を提案していますが、他のオプションもあります）を実装するか、Experiment in Azure MLとして再生することができます。
Rスクリプト（またはPython）を入手したら、をAzure MLで操作し、Web AppまたはLOBソリューションで使用できます。
私たちの最初のステップでは、何かを非常に速く見せたいと思っています（デモンストレーションのための小さなパイロットでなければなりません）。後で私たちのアルゴリズムをより洗練されたものにし、R/Pythonを使用することができました。 Azureの既存のアルゴリズムが既に実装されているので、コード（R/Python）を書く必要はありません。 – renathy
データ科学と機械学習の基礎を理解していなければ、両方を迅速に実装することが困難な場合があります。あなたのケースでは、各ベクトルが支払人であり、座標があなたが関連づけたいフィーチャ（a1、a2、...）であるベクトル間の真理値の距離を計算するような非常に基本的なものを試してみます。すべての支払い者をお互いに照合して距離に基づいてランク付けする必要があるため、これは高価な計算です。もちろん最適化はありますが、パイロットにとっては十分に良いはずです。 – yoape