我在Azure ML工作室玩了一下 . 据我所知，这个过程是这样的：
a）创建培训实验 . 用数据训练它 .
b）创建评分实验 . 这将包括来自训练实验的训练模型 . 将此作为一项服务公开以供REST使用 .
也许是一个愚蠢的问题，但是当我使用像https://datamarket.azure.com/dataset/amla/mba（通常使用Azure机器学习构建的常见API）这样的应用程序时，我可以获得完整体验的推荐方法 .
我的意思是：
a）公开2个或更多服务 - 一个用于训练模型，另一个用于消耗（测试）训练模型 .
b）用户定期发送训练数据以训练模型
c）现在可以保存经过培训的模型/模型以供消费
d）用户现在能够发送数据帧以获得预测结果 .
是否需要构建额外的包装器？
如果有记录此链接的链接，请指向我 .
2 回答
Azure ML再训练API旨在处理您描述的工作流程：
http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-retrain-models-programmatically/
希望这可以帮助，
Roope - Microsoft Azure ML团队
你需要看一下Azure Data Factory .
我写了一个Custom Activity来做同样的事情 .
并在自定义活动中使用了retrain the model的逻辑 .