適用於：
機器學習 Studio（傳統版）
Azure 機器學習
重要
Machine Learning 工作室 (傳統) 的支援將於 2024 年 8 月 31 日結束。 建議您在該日期之前轉換成 Azure Machine Learning。
自 2021 年 12 月 1 日起，您將無法建立新的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。 在 2024 年 8 月 31 日之前，您可以繼續使用現有的 Machine Learning 工作室 (傳統) 資源。
ML 工作室 (傳統) 文件即將淘汰，未來將不再更新。
瞭解如何從 Azure AI 資源庫 的範例實驗開始，而不是從頭開始建立機器學習實驗。 您可以使用範例來建置自己的機器學習解決方案。
資源庫有 機器學習 Studio （傳統） 小組的範例實驗，以及 機器學習 社群共用的範例。 您也可以詢問有關實驗的問題或張貼意見。
若要查看如何使用圖庫，請觀看 3 分鐘的影片《初學者資料科學系列：複製他人的工作以進行數據科學》。
尋找可在 Azure AI 資源庫中複製的實驗
若要查看可用的實驗，請移至資源 庫 ，然後按下頁面頂端的 [ 實驗 ]。
尋找最新的或最受歡迎的實驗
在此頁面上，您可以看到最近新增的實驗，或向下捲動以查看熱門或最新的熱門Microsoft實驗。
尋找符合特定需求的實驗
若要瀏覽所有實驗：
點擊頁面頂端的【瀏覽全部】。
在左側的 [精簡依據][類別] 區段中，選取 [實驗] 以查看畫廊中的所有實驗。
您可以透過幾種不同的方式，找到符合需求的實驗：
- 選取左側的篩選。 例如，若要流覽使用 PCA 型異常偵測算法的實驗：在 [類別] 下按兩下擊 [實驗]。 然後，在 [使用的演算法] 下，按兩下 [全部顯示]，然後在對話框中選擇 [PCA 型異常偵測]。 您可能必須捲動才能看到它。
- 使用搜尋方塊。 例如，若要尋找與使用雙類別支援向量機器演算法的數字辨識相關的Microsoft所參與的實驗，請在搜尋方塊中輸入「數字辨識」。 然後，選取篩選器實驗、只限Microsoft內容，以及雙類別支援向量機：
- 選取左側的篩選。 例如，若要流覽使用 PCA 型異常偵測算法的實驗：在 [類別] 下按兩下擊 [實驗]。 然後，在 [使用的演算法] 下，按兩下 [全部顯示]，然後在對話框中選擇 [PCA 型異常偵測]。 您可能必須捲動才能看到它。
按一下實驗以瞭解更多。
若要執行和/或修改實驗，請按兩下 實驗頁面上的 [在 Studio 中開啟]。
使用範例作為範本建立新的實驗
在機器學習工作室（經典版），您也可以使用圖庫範例作為模板來建立新的實驗。
- 使用您Microsoft帳戶認證登入 Studio，然後按兩下 [ 新增 ] 以建立實驗。
- 瀏覽範例內容，然後選擇其中一個並點擊。
系統會使用範例實驗作為範本，在您的 機器學習 Studio （傳統） 工作區中建立新的實驗。