简介

精心设计的机器学习解决方案构成了当今 AI 应用程序的基础。 从预测分析到个性化建议等，机器学习解决方案利用现有数据产生新见解，支持社会的最新技术进步。

数据科学家决定以不同的方式解决机器学习问题。 他们做出的决定会影响解决方案的成本、速度、质量和寿命。

本模块介绍了如何使用 Microsoft Azure 设计可在企业环境中使用的端到端机器学习解决方案。 我们使用以下六个步骤作为框架，探讨如何规划、训练、部署和监视机器学习解决方案。

1. 定义问题：确定模型应预测的内容以及成功时间。
2. 获取数据：查找数据源并获取访问权限。
3. 准备数据：浏览数据。 根据模型的要求清理和转换数据。
4. 训练模型：根据试验和错误选择算法和超参数值。
5. 集成模型：将模型部署到终结点以生成预测。
6. 监视模型：跟踪模型的性能。

接下来，让我们看看如何通过定义问题来开始使用机器学习解决方案。