はじめに

Azure Machine Learning でモデルを追跡および管理するために、CLI (v2) でジョブを送信するときに MLflow を使用します。

あなたは、自転車を販売する会社のデータサイエンティストです。マーケティング部門が、あなたに、どの顧客が離反するか予測するモデルをトレーニングするよう要求しました。マーケティングチームは、その情報を使用して、顧客離反を回避するために、特別オファーを含むメールを送信します。

あなたは、顧客の履歴データを使用して、顧客離反モデルをトレーニングします。まだ実験フェーズであり、さまざまなモデルをトレーニングし、入力を変化させています。

各モデルの入力と出力を追跡し、作業の概要を保持するために、モデルメトリックを追跡する必要があります。最も適切に実行されるモデルを特定した後、モデルの出力を使用することで、そのモデルをマーケティングチームと簡単に共有できます。

このモジュールでは、MLflow を使用してモデルを追跡する方法を示します。追跡対象のモデルの出力を使用して、CLI (v2) で Azure Machine Learning ワークスペースにモデルを登録できます。

学習の目的

このモジュールでは、次の方法を学習します。