Azure ML管线优化实战：Udacity奖学金项目解析

资源摘要信息:"Udacity_Azure_ML_Optimising_A_Pipline_In_Azure" 知识点: 1. Udacity: Udacity是一个在线学习平台，提供各种课程，包括数据科学、机器学习、人工智能等IT专业课程。Vijoy的资料库可能是他个人在Udacity上创建的课程或学习资源。 2. 数据热情: Vijoy对数据的热爱表明数据科学的重要性。无论是小型、大型、慢速还是快速的数据，都是推动业务成果的关键因素。 3. Azure机器学习工程师奖学金: 这是Udacity与Microsoft合作的项目，旨在培养机器学习工程师。通过这个奖学金项目，学员可以学习到如何在Azure平台上构建、训练和部署机器学习模型。 4. Azure ML模型: Azure ML（Azure Machine Learning）是Microsoft Azure提供的机器学习服务，可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型。 5. Scikit-learn算法: Scikit-learn是一个Python机器学习库，包含各种用于数据挖掘和数据分析的算法。通过连接到Azure HyperDrive，可以对Scikit-learn算法的超参数进行调整。 6. Azure AutoML: Azure AutoML是Azure提供的自动机器学习服务，可以帮助用户自动化机器学习流程，包括数据准备、模型选择、训练、调优和部署。 7. 模型优化: 通过训练和比较两个模型，可以选择出优化或性能最佳的模型。这是机器学习中的重要步骤，可以帮助提高模型的准确性和效率。 8. UCI ML存储库: UCI（University of California, Irvine）机器学习存储库是机器学习社区的一个重要资源，包含了大量的数据集，可供研究人员和开发者使用。 9. 银行营销数据集: 这是UCI ML存储库中的一个常用数据集，包含了大量的银行营销信息，是学习机器学习和数据挖掘的良好素材。 10. Azure ML Studio: Azure ML Studio是Azure机器学习的一个图形化界面，可以帮助用户快速构建、训练和部署机器学习模型。 11. Azure Python SDK: Azure Python SDK是Microsoft提供的Python库，可以方便的在Python中操作Azure资源。 12. Jupyter Notebook: Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，可以在其中创建和分享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。Jupyter Notebook在数据科学和机器学习领域被广泛应用。 13. Azure门户: Azure门户是Azure的管理控制台，可以创建和管理Azure资源，包括计算集群。 14. 计算集群: 计算集群是Azure中的一种资源，可以为机器学习任务提供强大的计算能力。在这个课程中，可以通过max_nodes和vm_size参数来创建和配置计算集群。