説明
ParallelRunStep に使用する計算ターゲット。このパラメーターは、ワークスペース内の計算ターゲット オブジェクトまたは計算ターゲットの文字列名として指定できます。
compute_target ターゲットは AmlCompute または文字列です。
注: Azure Machine Learning コンピューティング (AmlCompute) は、単一ノードまたはマルチノードのコンピューティングを簡単に作成できるマネージド コンピューティング インフラストラクチャです。コンピューティングは、他のユーザーと共有できるリソースとしてワークスペース領域内に作成されます。
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-contrib-pipeline-steps/azureml.contrib.pipeline.steps.parall
https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.compute.amlcompute(クラス)

箱ひげ図アルゴリズムを使用して外れ値を表示できます。
外れ値を視覚的にすばやく識別するもう 1 つの方法は、散布図を作成することです。
参考文献:
https://blogs.msdn.microsoft.com/azuredev/2017/05/27/data-cleansing-tools-in-azure-machine-learning/

参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/preprocess-text

参照：
https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-to-the-bias-variance-trade-off-in-machine-learning/

C: Windows システムがハードウェア仮想化テクノロジをサポートしており、仮想化が有効になっていることを確認してください。
BIOS 設定でハードウェア仮想化サポートがオンになっていることを確認してください。例えば：

E: Docker を実行するには、マシンに Windows 7 以降を実行する 64 ビット オペレーティング システムが必要です。
参考文献:
https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/
https://blogs.technet.microsoft.com/canitpro/2015/09/08/step-by-step-enabling-hyper-v-for-use-on-windows-10/