Ferramenta de treinamento do Azure ML

Esta é uma ferramenta beta. Não programe esta ferramenta ou use-a em produção.

Use a ferramenta de treinamento de aprendizado de máquina do Azure para enviar dados diretamente de um fluxo de trabalho do Alteryx para o serviço de aprendizado de máquina automatizado do Azure. A ferramenta de treinamento do aprendizado de máquina do Azure inicia o processo de experimentação automatizada de aprendizado de máquina (ML) para treinar e identificar o modelo de aprendizado de máquina de melhor desempenho.

Para usar essa ferramenta, Inscreva-se em uma conta do Microsoft Azure.

Para obter mais informações, consulte a documentação do aprendizado de máquina do Microsoft Azure.

Ferramenta Gallery

Esta ferramenta não é instalada automaticamente com Designer. Para usar esta ferramenta, baixe-a da Alteryx Analytics Gallery.

Configure a ferramenta

Configuração do experimento

  • Nome do experimento: forneça um nome para o experimento que você deseja executar. O nome do experimento deve começar com uma letra e não pode conter espaços ou caracteres especiais.
    Observe que todas as execuções individuais com o mesmo nome de experimento serão salvas como o mesmo experimento.
  • Variável de destino: selecione uma variável de destino do seu fluxo de dados-isso é o que você deseja prever.
  • Tipo de experimento: dependendo da variável de destino, selecione classificação ou regressão. O aprendizado de máquina automatizado (ML automatizado), que faz parte do aprendizado de máquina do Azure, tentará mais de um algoritmo para cada tipo de experimento.
    • Configuração de computação: selecione uma configuração de computação. Essa configuração afeta os recursos usados para executar o experimento.
    • Nome de computação: o nome do seu destino de computação remota. Uma nova computação será criada se ela ainda não existir.
    • CPU ou GPU: selecione o tipo de processador que você gostaria que seu experimento fosse executado.
    • Nós min: especifique o número mínimo de nós em que você gostaria de executar o experimento.
    • Nós Max: especifique o número máximo de nós em que você gostaria de executar o experimento.
    • Núcleos máximos por iteração: o número máximo de núcleos a serem usado em seu experimento.
    • Tempo máximo por iteração: o tempo máximo, em minutos, que cada iteração pode ser executada antes de ser encerrada.
    • Tempo de execução do experimento máximo: o tempo máximo, em minutos, que o experimento pode ser executado antes de ser encerrado.
  • Opções avançadas:
    • Número de iterações: o número total de combinações de algoritmo e parâmetro para testar durante o experimento.
    • Número de validações cruzadas: o número de validações cruzadas executadas no modelo.
    • Máximo de iterações simultâneas: as iterações máximas a serem executadas simultaneamente. Isso deve ser definido como um valor menor que o número de núcleos especificados na configuração de computação.

Credenciais do Azure

Para obter mais informações sobre como identificar suas credenciais do Azure, visite o Microsoft Azure: gerenciamento de acesso a recursos no Azure.

• ID de subscrição: Introduza uma ID de subscrição do Azure.

• Grupo de recursos: Insira um grupo de recursos do Azure. Se um grupo de recursos não existir, um novo será criado.

• Nome do espaço de trabalho: Insira um espaço de trabalho do Azure. Se um espaço de trabalho não existir um novo será criado.