heise+ | Azure ML Designer: Einfache Pipelines zum Training einiger KI-Modelle erstellen KünstlicheIntelligenz MachineLearning Programmierung Softwareentwicklung
Machine Learning muss nicht komplex sein. In einem anderen Artikel haben wir bereits das automatische Generieren eines Modells mit automatisiertem ML über den Dienst Azure Automated ML vorgestellt. Möchte man flexibel sein und mehr Konfigurationsmöglichkeiten haben als beim automatisierten ML, aber trotzdem keinen Code schreiben, eignet sich das zweite No-Code-Tool in Microsofts Portfolio, der Azure Machine Learning Designer .
Für das Training des Modells definieren Anwender zunächst eine Trainingspipeline. Hierbei legt man per Drag-and-drop den Datenfluss für das Training eines ML-Modells fest. Zum Aufbau der Pipeline enthält der Designer eine Reihe vorgefertigter Module. Obwohl er als No-Code-Umgebung funktioniert, lassen sich Custom Scripts in Python, R und SQL hinzufügen, um aus dem No-Code- einen Low-Code-Ansatz zu machen.
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