Машинное обучение для приложений Python в Azure

Следующие статьи помогут вам приступить к работе с Машинным обучением Azure. REST API версии 2 машинного обучения Azure, расширение Azure CLI и пакет SDK для Python предназначены для упрощения всего жизненного цикла машинного обучения и ускорения рабочих процессов. Ссылки в этой статье предназначены для версии 2, что рекомендуется при запуске нового проекта машинного обучения.

Начало работы

В Машинном обучении Azure рабочая область — это основной ресурс, который упорядочивает и управляет всеми создаваемыми наборами данных, моделями и экспериментами.

• Краткое руководство. Начало работы с Машинное обучение Azure
• Управление рабочими областями Машинное обучение Azure на портале или с помощью пакета SDK для Python (версия 2)
• Запускайте блокноты Jupyter в вашем рабочем пространстве
• Руководство по разработке моделей на облачной рабочей станции

Развертывание моделей

Развертывание моделей для прогнозов машинного обучения с низкой задержкой в режиме реального времени.

• Учебное пособие: Дизайнер - развертывание модели машинного обучения
• Развертывание и оценка модели машинного обучения с помощью сетевой конечной точки

Автоматизированное машинное обучение

Автоматизированное машинное обучение (AutoML) относится к процессу оптимизации разработки модели машинного обучения путем автоматизации повторяющихся и трудоемких задач.

• Обучение модели регрессии с помощью AutoML и Python (пакет SDK версии 1)
• Настройка обучения AutoML для табличных данных с помощью интерфейса командной строки машинного обучения Azure и пакета SDK для Python (версия 2)

Доступ к данным

С помощью Машинного обучения Azure можно импортировать данные с локального компьютера или подключиться к существующим облачным службам хранилища.

• Создание ресурсов данных и управление ими
• Руководство по отправке, доступу и просмотру данных в Машинном обучении Azure
• Доступ к данным в задании

Конвейеры машинного обучения

Используйте конвейеры машинного обучения для создания рабочих процессов, которые подключают различные этапы процесса машинного обучения.

• Использование Azure Pipelines с Машинное обучение Azure
• Создание и запуск конвейеров машинного обучения с помощью компонентов с пакетом SDK Машинное обучение Azure версии 2
• Руководство. Создание конвейеров машинного обучения с помощью пакета SDK для Python версии 2 в записной книжке Jupyter