Azure'da Python uygulamaları için makine öğrenmesi

Aşağıdaki makaleler Azure Machine Learning'i kullanmaya başlamanıza yardımcı olur. Azure Machine Learning v2 REST API'leri, Azure CLI uzantısı ve Python SDK'sı, üretim makine öğrenmesi yaşam döngüsünü hızlandırır. Bu makaledeki bağlantılar, yeni bir makine öğrenmesi projesi başlatırken önerilen v2'yi hedefler.

Başlarken

Çalışma alanı Azure Machine Learning'in en üst düzey kaynağıdır. Azure Machine Learning'i kullanırken oluşturduğunuz tüm yapıtlarla çalışmak için merkezi bir konum sağlar.

• 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 dağıtma

Gerçek zamanlı çıkarım için makine öğrenmesi modellerini dağıtın.

• Öğretici: Tasarım Aracı - makine öğrenmesi modeli dağıtma
• Çevrimiçi uç nokta kullanarak makine öğrenmesi modelini dağıtma ve puanlandırma

Otomatik makine öğrenmesi

Otomatik ml veya AutoML olarak da adlandırılan otomatik makine öğrenmesi, makine öğrenmesi modeli geliştirmenin zaman alan, yinelemeli görevlerini otomatikleştirme işlemidir.

• 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 bir makineden veya mevcut bulut tabanlı depolama alanından veri getirebilirsiniz.

• Veri varlıklarını oluşturma ve yönetme
• Öğretici: Azure Machine Learning'de verilerinizi karşıya yükleme, erişme ve keşfetme
• Bir işteki verilere erişme

Makine öğrenmesi işlem hatları

Makine öğrenmesi işlem hatlarını kullanarak çeşitli ML aşamalarını bir araya getiren bir iş akışı oluşturun.

• Azure Machine Learning ile Azure Pipelines'i kullanma
• Azure Machine Learning SDK v2 ile bileşenleri kullanarak makine öğrenmesi işlem hatları oluşturma ve çalıştırma
• Öğretici: Jupyter not defterinde Python SDK v2 ile üretim ML işlem hatları oluşturma