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Inicialmente é necessário fazer a criação de um recurso. Para isso, pressione "Criar recurso" e na sequência selecione "Azure Machine Learning".
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Na tela de edição de recurso, informe qual é a sua subscrição, grupo de recursos (crie um se ainda não tiver), dê um nome para sua área de trabalho, selecione a região (dica: East US, mais barato) e a conta de armazenamento.
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Em seguida, pressione Criar e a sua área de trabalho do recurso será criada.
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Aperte "Ir para recurso" e após isso em "Iniciar o estúdio".
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No menu lateral do estúdio, encontre ML automatizado e clique em "Novo trabalho de ML automatizado".
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Nas "Configurações básicas", preencha os campos "Nome do trabalho", "Novo nome do experimento" e "Descrição".
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Na seção "Tipo de tarefa e dados", selecione o tipo de tarefa como Regressão.
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Em "Selecionar dados", clique em "Criar", vai abrir um modal.
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No modal que acabou de abrir, em "Tipos de dados", preencha os campos "Nome", "Descrição" e o "Tipo" pode ser selecionado o Tabular.
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Pressione "Avançar".
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No passo "Fonte de dados", escolha "De arquivos da Web" e avance.
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Na sequência, em "URL da Web", informe a URL https://aka.ms/bike-rentals.
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Em "Configurações", preencha as configurações do conjunto e após avançar para "Esquema".
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Avance mais uma vez e verifique as configurações criadas para o ativo de dados e pressione criar.
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Em "Configurações de tarefas", escolha o conjunto de dados importado.
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Em "Coluna de destino" escolha a coluna rentals como target.
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Nos campos de "Limite", preencha com os valores a seguir:
- Máximo de avaliações: 3
- Máximo de avaliações simultâneas: 3
- Máximo de nós: 3
- Limite de pontuação da métrica: 0,085
- Tempo limite do experimento (minutos): 15
- Tempo limite de iteração (minutos): 15
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Pressione "Habilitar encerramento antecipado".
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Na seção "Validar e testar", no campo de "Tipo de validação" escolha "Divisão de validação de treinamento".
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Na seção de "Computação", use a seguite configuração:
- Selecione o tipo de computação: Sem servidor
- Tipo de máquina virtual: CPU
- Tipo de máquina virtual: Dedicado
- Tamanho da máquina virtual: A padrão que aparecer
- Número de Instâncias: 1
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Pressione avançar.
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Por fim, pressione "Enviar trabalho de treinamento".
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Acesse a página do trabalho realizado e pressione "Modelo de registro".
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Deixe as opções padrões para "Selecionar saída".
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Em "Configurações do modelo", preencha o nome e a versão.
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Clique em criar o modelo.
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No menu, acesse "Pontos de extremidade".
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Clique em "Criar" e em seguida marque o modelo.
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Deixe todos os campos com os valores padrões, exceto "Contagem de instâncias", deixe esse como 1.
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Por fim, pressione "Implantar".
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Em seguida, vai ser processado e vai demorar um pouco.
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No ponto de extremidade, quando tiver tudo pronto informe os dados do JSON abaixo e pressione "Testar":
{
"input_data": {
"data": [
{
"day": 1,
"mnth": 1,
"year": 2022,
"season": 2,
"holiday": 0,
"weekday": 1,
"workingday": 1,
"weathersit": 2,
"temp": 0.3,
"atemp": 0.3,
"hum": 0.3,
"windspeed": 0.3
}
]
}
}
- O resultado obtido foi esse:
[1 item
0:float341.203802832822
]