Introduzione
È possibile gestire i modelli di Machine Learning con l'estensione Azure Machine Learning per l'interfaccia della riga di comando (v2). Quando si esegue il codice come processo di Azure Machine Learning, è possibile configurare facilmente il training automatizzato dei modelli.
Si supponga di essere un tecnico di Machine Learning presso un'azienda che opera nel settore dell'assistenza sanitaria. Il team di data science ha creato un modello di classificazione in grado di prevedere se un utente ha il diabete, in base ai dati medici del paziente.
Usando i processi di Azure Machine Learning si vogliono eseguire tutti i passaggi necessari per preelaborare i dati ed eseguire il training del modello. Quando si definisce il processo in YAML e si esegue il processo con l'interfaccia della riga di comando (v2), il flusso di lavoro può essere pianificato o attivato ogni volta che il modello deve essere sottoposto nuovamente a training. Ad esempio, quando diventano disponibili nuovi dati su cui deve essere eseguito il training del modello.
Obiettivi di apprendimento
Contenuto del modulo:
- Convertire notebook in script.
- Utilizzare YAML per definire un processo di comando o pipeline.
- Eseguire script come processo con l'interfaccia della riga di comando v2.