Azure Machine Learning-Dokumentation
Hier erfahren Sie, wie Sie mit Azure Machine Learning Modelle trainieren und bereitstellen und den ML-Lebenszyklus (MLOps) verwalten. Die Informationen werden mithilfe von Tutorials, Codebeispielen, API-Referenzen und Ähnlichem vermittelt.
Trainieren von Modellen
Schrittanleitung
- Ausführen von Trainingscode in der Cloud (v2 CLI, Vorschauversion)
- Trainieren und Bereitstellen eines Modells in Jupyter Notebook
- Optimieren von Hyperparametern für das Modelltraining
- Erstellen von Pipelines mit wiederverwendbaren Komponenten
- Automatisiertes ML: Trainieren eines Klassifizierungsmodells