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Instructions/02-Explore-Azure-Machine-Learning.md

@@ -60,7 +60,7 @@ Azure Machine Learning ワークスペースの資産とリソースの使用に
 1. ページの上部にある **[構成と送信]** を選択して、**[パイプライン ジョブのセットアップ]** ダイアログを開きます。
 1. **[基本]** ページで **[新規作成]** を選び、実験の名前を `train-regression-designer` に設定し、**[次へ]** を選びます。
 1. **[入力と出力]** ページで、変更を加えずに **[次へ]** を選択します。
-1. パイプラインを実行する既定のコンピューティングがないため、**[ランタイム設定]** ページにエラーが表示されます。
+1. パイプラインを実行する既定のコンピューティングがないため、 **[ランタイム設定]** ページにエラーが表示されます。
 
 コンピューティング先を作成しましょう。
 

Instructions/04-Work-with-compute.md

@@ -88,15 +88,17 @@ Azure Machine Learning ワークスペース内でノートブックを実行す
     - **[コンピューティング名]**: "*一意の名前を入力します*"
     - **仮想マシンの種類**: *CPU*
     - **仮想マシンのサイズ**: *Standard_DS11_v2*
-1. **詳細設定** を選択します。
+1. [**次へ**] を選択します。
 1. **[スケジュールの追加]** を選択し、毎日 **18 時**または**午後 6 時**にコンピューティング インスタンスを**停止する**ようにスケジュールを構成します。
-1. **[セットアップ スクリプトを使用したプロビジョニング]** の切り替えを選択します。
-1. 前に作成した **compute-setup.sh** スクリプトを選択します。
-1. 他の詳細設定を確認しますが、選択**しないでください**。
+1. [**次へ**] を選択します。
+1. セキュリティ設定を確認しますが、選択**しないでください**:
     - **SSH アクセスの有効化**: "これを使って、SSH クライアントを使用した仮想マシンへの直接アクセスを有効にすることができます。"**
     - **仮想ネットワークの有効化**: "通常、これをエンタープライズ環境で使用してネットワーク セキュリティを強化します。"**
     - **他のユーザーへ割り当て**: "これを使用して、コンピューティング インスタンスを別のデータ サイエンティストに割り当てることができます。"**
-1. コンピューティング インスタンスを**作成**し、それが起動し、その状態が **[実行中]** に変わるまで待ちます。
+1. [**次へ**] を選択します。
+1. **[作成スクリプトを使用したプロビジョニング]** の切り替えを選択します。
+1. 前に作成した **compute-setup.sh** スクリプトを選択します。
+1. **[確認と作成]** を選択してコンピューティング インスタンスを作成し、インスタンスが起動し、その状態が **実行中** に変わるのを待ちます。
 1. コンピューティング インスタンスが実行されている場合は、 **[ノートブック]** ページに移動します。 **[ファイル]** ペインで、 **[&#8635;]** をクリックしてビューを更新し、新しい **Users/<自分のユーザー名>/mslearn-dp100** フォルダーが作成されていることを確認します。**
 
 ## コンピューティング インスタンスを構成する

Instructions/08-Script-command-job.md

@@ -117,6 +117,7 @@ Azure Machine Learning ワークスペース、コンピューティング イ
 1. ターミナルで次のコマンドを実行します。
 
     ```
+    cd azure-ml-labs/Labs/08/src/
     python train-model-parameters.py --training_data diabetes.csv
     ```