天蓝色的机器学习:Microsoft Azure中的机器学习 源码
Microsoft Azure中的机器学习工程师 对于许多组织而言,机器学习是至关重要的业务运营。 我们将学习如何在Azure中配置机器学习管道,如何识别自动化机器学习的用例以及如何使用Azure ML SDK在Azure中设计,创建和管理机器学习管道。 项目1 在Azure中优化ML管道 在这个项目中,我们创建和优化ML管道。 我们提供了一个自定义编码模型-标准的scikit-learn Logistic回归。 第一部分是使用HyperDrive优化超参数。 该项目的第二部分是使用AutoML在同一数据集上构建和优化模型,以便我们可以比较这两种方法的结果。 项目: 项目二 机器学习操作 该
文件列表
Machine-Learning-in-Azure-master.zip
(预估有个63文件)
Machine-Learning-in-Azure-master
Project1-Optimizing-an-ML-Pipeline
AutoML_model_onnx.json
2KB
scoring_file_v_1_0_0.py
3KB
conda_env_v_1_0_0.yml
749B
pipeline_graph.json
3KB
README.md
16KB
env_dependencies.json
4KB
AutoML_model.pkl
1.97MB
optimizeml.ipynb
66KB
暂无评论