Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Aşağıdaki makaleler Azure Machine Learning'i kullanmaya başlamanıza yardımcı olur. Azure Machine Learning v2 REST API'leri, Azure CLI uzantısı ve Python SDK'sı, makine öğrenmesi yaşam döngüsünün tamamını kolaylaştırmak ve üretim iş akışlarını hızlandırmak için tasarlanmıştır. Bu makaledeki bağlantılar, yeni bir makine öğrenmesi projesi başlatırken önerilen v2'yi hedefler.
Başlangıç Yapmak
Azure Machine Learning'de çalışma alanı, veri kümeleri, modeller ve denemeler gibi oluşturduğunuz her şeyi düzenleyen ve yöneten ana kaynaktır.
- Hızlı Başlangıç: Azure Machine Learning'i kullanmaya başlama
- Portalda veya Python SDK'sı (v2) ile Azure Machine Learning çalışma alanlarını yönetme
- Çalışma alanınızda Jupyter not defterlerini çalıştırma
- Öğretici: Bulut iş istasyonunda model geliştirme
Modelleri dağıtmak
Düşük gecikme süreli, gerçek zamanlı makine öğrenmesi tahminleri için modelleri dağıtın.
- Rehber: Model Tasarımcısı - makine öğrenmesi modelini dağıtma
- Çevrimiçi uç nokta kullanarak makine öğrenmesi modelini dağıtma ve puanlandırma
Otomatik makine öğrenmesi
Otomatik ML (AutoML), yinelenen ve zaman alan görevlerini otomatikleştirerek makine öğrenmesi modeli geliştirme sürecini ifade eder.
- AutoML ve Python ile regresyon modeli eğitme (SDK v1)
- Azure Machine Learning CLI ve Python SDK(v2) ile tablosal veriler için AutoML eğitimini ayarlama
Veri erişimi
Azure Machine Learning ile yerel bilgisayarınızdan verileri içeri aktarabilir veya mevcut bulut depolama hizmetlerine bağlanabilirsiniz.
- Veri varlıklarını oluşturma ve yönetme
- Eğitim: Azure Machine Learning'de verilerinizi karşıya yükleyin, erişin ve keşfedin
- Bir işteki verilere erişme
Makine öğrenmesi işlem hatları
MAKINE öğrenmesi işlem hatlarını kullanarak ML işleminin farklı aşamalarını bağlayan iş akışları oluşturun.