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下载次数: 0
上传时间: 2021-02-14
详细说明：运作机器学习
在这个项目中，我们将使用葡萄牙银行机构的银行营销数据集。 主要任务是分类，我们必须预测客户是否将订阅定期存款。 数据集包含20个要素和32,950行。 数据集的链接为我们正在使用Azure配置基于云的机器学习生产模型，对其进行部署和使用。 然后，我们创建，发布和使用管道。 在此项目中，我们执行以下步骤：
自动化ML实验
部署最佳模型
启用记录
Swagger文档
消耗模型端点
创建和发布管道
建筑图
首先，我们必须选择并上传银行营销数据集。 然后配置一个新的计算集群，我们使用1作为最小节点数。 之后，我们将创建新的自动化ML运行。 我们使用分类进行实验，并确保选中“解释最佳模型”。 此外，根据退出标准，我们将默认值（3小时）减少到01，并将并发性从默认值减少到5。AutoML运行过程需要15到30分钟。 实验运行完成后，将显示所有模型及其度量的摘要，包括说明。 最佳模型将
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