Azure ML studio で少し遊んでみました。私が理解しているように、プロセスは次のようになります。
a) トレーニング実験を作成します。データでトレーニングします。
b) スコアリング実験を作成します。これには、トレーニング実験からのトレーニング済みモデルが含まれます。これをサービスとして公開し、REST 経由で消費します。
ばかげた質問かもしれませんが、https://datamarket.azure.com/dataset/amla/mba (Azure Machine で構築された頻繁に購入される API学ぶ）。
私は次のことを意味します：
a) 2 つ以上のサービスを公開します。1 つはモデルをトレーニングし、もう 1 つはトレーニング済みモデルを使用 (テスト) します。
b）ユーザーは定期的にトレーニングデータを送信してモデルをトレーニングします
c) トレーニング済みのモデルが保存され、使用できるようになりました
d) ユーザーはデータフレームを送信して予測結果を取得できるようになりました。
ビルドする必要がある追加のラッパーはありますか?
これを文書化したリンクがある場合は、同じことを教えてください。