AutoML dans le service Azure Machine Learning et SQL Server – Bien choisir son serveur d impression
introduction Prenons un exemple typique de la façon dont nous construisons un modèle ML aujourd'hui: nous regroupons différentes sources de données, nous les préparons, nous formons un modèle et, lorsque nous sommes satisfaits de la sortie du modèle, nous le déployons. Ces différentes étapes impliquent de multiples processus de décision, de transformation et d'enrichissement de données interconnectés, une formation de modèle basée sur des métriques d'optimisation sélectionnées, le réglage et l'optimisation d'hyperparamètres pour les transformateurs de données et les algorithmes ML. , … Le service Azure Machine Learning et ses fonctionnalités d'AutoML répondent exactement à ce…
