dio-trabalhando-com-machine-learning-na-pratica-no-azure-ml's Introduction

dio-trabalhando-com-machine-learning-na-pratica-no-azure-ml

Abertura do ML Automatizado
- Iniciei o processo abrindo o ML Automatizado.
Definição do Nome do Experimento
- Defini o nome do experimento para identificar o projeto.
Definição do Nome do Trabalho
- Também defini um nome para o trabalho para referência futura.
Tipo de Tarefa: Regressão
- Escolhi o tipo de tarefa como regressão.
Selecionar Dados: Tipo Tabular
- Selecionei os dados com o tipo tabular.
Fonte de Dados: Arquivos da Web
- Utilizei a opção de arquivos da web como fonte de dados.
- URL: https:aka.ms/bike-rentals
Configurações Adicionais
- A única modificação nas configurações foi mudar o cabeçalho de coluna para 'somente o primeiro arquivo tem cabeçalho'.
Configuração de Tarefa: Coluna Destino
- Defini a coluna de destino como 'retals'.
Configuração de Adição
- Desmarquei a opção de explicar o melhor modelo e usar todos os modelos suportados.
Experiência de Criar Modelo
- Prossegui com a criação do modelo.
Criação do Ponto de Extremidade
- Após a criação do modelo, criei o ponto de extremidade com o modelo criado.

Teste do Ponto de Extremidade com JSON

Realizei um teste no ponto de extremidade usando o seguinte JSON:

{
  "input_data": {
    "data": [
      {
        "day": 10,
        "mnth": 5,
        "year": 2023,
        "season": 3,
        "holiday": 1,
        "weekday": 3,
        "workingday": 1,
        "weathersit": 1,
        "temp": 0.25,
        "atemp": 0.28,
        "hum": 0.45,
        "windspeed": 0.18
      }
    ]
  }
}