Сводка
В этом модуле вы узнали о рекомендациях по решениям машинного обучения. Машинное обучение формирует основу современных приложений ИИ, что позволяет системам создавать аналитические сведения из данных для таких задач, как прогнозная аналитика и персонализированные рекомендации. Проектирование эффективного решения машинного обучения включает структурированный, итеративный процесс: определение проблемы, получение и подготовка данных, обучение модели, интеграция ее в приложения и мониторинг ее производительности. Microsoft Azure поддерживает этот жизненный цикл с помощью студии машинного обучения Azure, браузерной платформы, в которой пользователи могут управлять данными, выполнять эксперименты, развертывать модели и отслеживать результаты с помощью средств машинного обучения, в первую очередь кода и без кода, таких как автоматизированное машинное обучение.