文件名称：Udacity_Azure_ML_Optimising_A_Pipline_In_Azure
文件大小：20KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-29 10:44:46
JupyterNotebook
欢迎来到Vijoy的资料库！ 我对数据（小型，大型，慢速，快速）以及数据对推动业务成果的见解充满热情 Udacity Azure机器学习工程师奖学金-优化Azure中的管线 通过训练两个模型来构建和优化Azure ML模型，一个模型使用连接到Azure HyperDrive（超参数调整引擎）的Scikit-learn算法，另一个使用Azure AutoML自动训练过程。 从两种方法中选择优化或性能最佳的模型。 工作流程如下图 使用UCI ML存储库中的银行营销数据集来训练这两个模型。 工具：Azure ML Studio，Azure Python SDK，Jupyter Notebook 方法 在Azure门户上连接到Udacity资源组和工作区 如果计算集群已经存在，请创建一个计算集群，然后使用该集群。 否则用max_nodes = 4创建一个新的vm_size = STANDARD
【文件预览】：
Udacity_Azure_ML_Optimising_A_Pipline_In_Azure-main
----README.md(3KB)
----udacity-project_Vijoy.ipynb(99KB)
----train.py(3KB)