Passaggio 6 della procedura dettagliata: Accedere al servizio Web di Azure Machine Learning

Questo è l'ultimo passaggio della procedura dettagliata Sviluppare una soluzione di analisi predittiva in Azure Machine Learning

  1. Creare un'area di lavoro di Machine Learning
  2. Caricare i dati esistenti
  3. Creare un nuovo esperimento
  4. Eseguire il training e valutare i modelli
  5. Distribuire il servizio Web
  6. Accedere al servizio Web

Nel passaggio precedente di questa procedura dettagliata è stato distribuito un servizio Web che utilizza il modello di previsione del rischio di credito. Ora gli utenti sono in grado di inviare dati al servizio e ricevere risultati.

Questo è un servizio Web di Azure che può ricevere e restituire dati tramite le API REST in due modi:

  • Richiesta/risposta : l'utente invia uno o più set di dati di credito al servizio usando un protocollo HTTP e il servizio risponde con uno o più set di risultati.
  • Esecuzione batch : l'utente archivia una o più righe di dati di credito in un BLOB di Azure e invia il percorso del BLOB al servizio. Il servizio assegna un punteggio a tutte le righe di dati del BLOB di input, archivia i risultati in un altro BLOB e restituisce l'URL di quel contenitore.

È il modo più rapido e semplice per accedere a un servizio Web classico tramite il modello di app Web di richiesta-risposta di Azure Machine Learning o il modello di app Web di esecuzione batch di Azure Machine Learning.

I modelli di app Web consentono di compilare un'app Web personalizzata che riconosce i dati di input del servizio Web e i dati da restituire. È sufficiente concedere l'accesso al proprio servizio Web e ai dati e il modello farà il resto.

Per altre informazioni sull'utilizzo di modelli di app Web, vedere Utilizzare un servizio Web di Azure Machine Learning con un modello di app Web.

È possibile sviluppare anche un'applicazione personalizzata per accedere al servizio Web utilizzando il codice di avvio fornito automaticamente nei linguaggi di programmazione R, C# e Python.

Per informazioni complete, vedere Come usare un servizio Web di Azure Machine Learning.