Pembelajaran mesin untuk aplikasi Python di Azure
Artikel berikut ini membantu Anda mulai menggunakan Azure Pembelajaran Mesin. REST API Azure Pembelajaran Mesin v2, ekstensi Azure CLI, dan Python SDK mempercepat siklus hidup pembelajaran mesin produksi. Tautan dalam artikel ini menargetkan v2, yang direkomendasikan jika Anda memulai proyek pembelajaran mesin baru.
Memulai
Ruang kerja adalah sumber daya tingkat teratas untuk Azure Machine Learning, menyediakan tempat terpusat untuk bekerja dengan semua artefak yang Anda buat saat Anda menggunakan Azure Machine Learning.
- Mulai cepat: Mulai menggunakan Azure Pembelajaran Mesin
- Mengelola ruang kerja Azure Pembelajaran Mesin di portal atau dengan Python SDK (v2)
- Menjalankan notebook Jupyter di ruang kerja Anda
- Tutorial: Pengembangan model di stasiun kerja cloud
Terapkan model
Menyebarkan model pembelajaran mesin untuk inferensi real-time.
- Tutorial: Perancang - menyebarkan model pembelajaran mesin
- Menyebarkan dan menilai model pembelajaran mesin menggunakan titik akhir online
Pembelajaran mesin otomatis
Pembelajaran mesin otomatis, juga disebut sebagai ML atau AutoML otomatis, adalah proses mengotomatiskan tugas pengembangan model pembelajaran mesin yang memakan waktu dan berulang.
- Melatih model regresi dengan AutoML dan Python (SDK v1)
- Menyiapkan pelatihan AutoML untuk data tabular dengan Azure Pembelajaran Mesin CLI dan Python SDK (v2)
Akses data
Dengan Azure Pembelajaran Mesin, Anda dapat membawa data dari komputer lokal atau penyimpanan berbasis cloud yang ada.
- Membuat dan mengelola aset data
- Tutorial: Mengunggah, mengakses, dan menjelajahi data Anda di Azure Pembelajaran Mesin
- Mengakses data dalam pekerjaan
Jalur pembelajaran mesin
Gunakan alur pembelajaran mesin untuk membuat alur kerja yang menyatukan berbagai fase ML.
Saran dan Komentar
Segera hadir: Sepanjang tahun 2024 kami akan menghentikan penggunaan GitHub Issues sebagai mekanisme umpan balik untuk konten dan menggantinya dengan sistem umpan balik baru. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Kirim dan lihat umpan balik untuk