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    Microsoft Azure 机器学习集成
    • 13 May 2024
    • 1 分钟阅读
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    Microsoft Azure 机器学习集成


    文章摘要

    简化从 Tulip 向 Microsoft Fabric 发送数据的流程,以获得更广泛的分析机会

    目的

    本指南介绍如何利用 Azure 机器学习来训练模型,并将其部署到可通过 Tulip 连接器访问的端点。

    Azure 机器学习的广泛架构如下所示image

    设置

    训练模型

    您可以使用 Azure 机器学习的自动 ML(无代码)、设计器(低代码)或笔记本(代码)来训练模型。

    部署模型

    然后,您可以保存模型并对其进行注册,然后为其创建一个特定的端点。 要在 Tulip 中访问该端点,您可以使用给定的端点详细信息创建一个连接器:

    image.png

    架构示例

    下面是一个更广泛的 Azure 架构,其中包含 Azure 机器学习。image.png

    用例和下一步

    一旦确定了 Azure 机器学习端点和连接器,就可以轻松地为 Tulip 应用程序构建和部署预测模型。下面是一些示例:

    1.缺陷预测- 在缺陷发生之前识别生产缺陷,提高首次正确率。

    2.交货和计划预测与优化- 根据客户需求和实时订单计划优化生产计划 3.

    **3.**3.预测维护功能- 根据其他输入信息,如工单、机器磨损、距上次维护工单的时间等,了解维护要求


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