AzureのMLループの異なるタスク

Question

を通じて私はAzureのDB表に次のようなデータ構造を持っている：

Client_ID | Customer_ID | Item | Preference_Score 

の表は、異なるクライアントからの異なるデータセットを含めることができますが、データ構造は常に同じです。その後、テーブルはAzure MLにインポートされます。

私が必要とするのは、上記の表のすべてのClient_IDに対してAzure MLで同じ一連の作業を繰り返すことです。

最後に、クライアントごとに1つのモデルを訓練し、個々のクライアントのデータを個別にスコアリングし、スコアリングされたデータを追加してAzure SQLに再度格納します。

SSISのようなAzure MLの各タスクには何かありますか？これを行う最善の方法は何ですか？

ありがとうございました。

Answer 1

バッチスコアリングを自動化するためにAzure Data Factoryから開始することができます。 Webサービスの出力ではなくモデルでは、DataWriterエクスポータモジュールを使用してAzureテーブルなどに出力を直接書き込むことができます。Microsoft学習ガイド（http://aka.ms/mydrivingdocs）を107-8ページでチェックできます。 。