Azure ML: - Как переучивать модель Azure ML, используя данные из сторонней системы каждый раз, когда вызывается веб-служба Azure ML

Question

У меня есть требование, при котором мне нужно извлекать исторические данные из сторонней системы, которая предоставляется в виде веб-службы, и обучать модель этим данным. Я могу выполнить вышеуказанное требование, используя узел «Выполнить Python Сценарий» и вызывая веб-службу, используя python.

. Основная проблема возникает, когда мне нужно каждый раз получать данные из сторонней системы. время запускается веб-служба Azure ML, поскольку данные в сторонней системе постоянно меняются, поэтому мою модель Azure ML следует всегда обучать новым данным.

Я прошел по ссылке (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/machine-learning-retrain-a-classic-web-service), но я не уверен, как мы можем сделать это для моего требования, так как для меня новый набор исторических данных должен быть получен каждый раз, когда Azure Запущен веб-сервис ML.

Пожалуйста, предложите.

Спасибо.

Answer 1

Я рекомендую вам:

• заглянуть в новую Azure Службу машинного обучения. Azure ML Studio (classi c) весьма ограничен в том, что вы можете сделать, и
• рассматривает возможность создания исторического обучающего набора, хранящегося в Azure хранилище больших двоичных объектов, для целей обучения, чтобы вы могли только нужно извлекать из сторонней системы, когда у вас есть обученная модель и вы хотите забить новые рекорды. Для этого ознакомьтесь с этим руководством высокого уровня о том, как использовать Azure Фабрика данных для создания наборов данных для Azure Машинного обучения