演習 - Azure Machine Learning を使用して最適な分類モデルを見つける

モデル トレーニングに適したアルゴリズムと前処理変換を決定するには、多くの推測と実験が必要な場合があります。

この演習では、次の 3 つのフェーズで最適な分類モデルを見つけることを実験します。

• まず、自動機械学習を使用して、複数のトレーニング実行を並列で実行することで、モデルの最適なアルゴリズムと前処理手順を決定します。
• 対話型ノートブックで分類モデルをトレーニングして実験を続け、MLflow を使用して作業を追跡します。
• パフォーマンス メトリックを比較し、トレーニング済みのモデル全体で責任ある AI ダッシュボードを評価して、最適なモデルを選択します。

手順

演習を起動し、指示に従います。