Dans le cours : Développer une solution big data avec Azure
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Tester le service web déployé - Tutoriel Azure
Dans le cours : Développer une solution big data avec Azure
Tester le service web déployé
Une fois que le déploiement du Web Service est terminé, vous serez notifié de l'état de déploiement de votre Web Service. Ici, je vois qu'il y a une coche verte, cela signifie que le déploiement s'est bien déroulé. Pour retrouver votre Web Service, cliquez sur le lien Endpoints, et sur cette page, vous allez avoir dans cette liste tous les webservices déployés dans votre environnement de travail Azure Machine Learning Studio. Ici, nous retrouvons notre Web Service mywebservice. Je clique dessus, et sur cette page, nous avons un résumé de certaines informations relatives à mon Web Service, et notamment ici Deployment tate qui est égal à Healthy. Cela veut dire que notre Web Service a été déployé correctement et qu'il est également accessible. Nous pouvons déjà tester notre Web Service sur cette page. Pour cela, cliquez sur l'onglet Test. Ici, on retrouve nos cinq variables explicatives avec des valeurs par défaut. Et en cliquant sur le bouton Test, nous allons pouvoir visualiser le…
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Table des matières
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Créer son espace de travail Azure Machine Learning3 m 37 s
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(Verrouillé)
Découvrir l'environnement de travail Machine Learning Service4 m 52 s
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(Verrouillé)
Comprendre le cycle de vie d'une expérimentation Machine Learning5 m 32 s
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(Verrouillé)
Charger les données d'entraînement3 m 28 s
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(Verrouillé)
Définir les données d'entraînement4 m 42 s
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(Verrouillé)
Charger les données dans un pipeline5 m 8 s
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(Verrouillé)
Nettoyer les données et remplacer des valeurs manquantes5 m 54 s
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(Verrouillé)
Supprimer des lignes de données dupliquées5 m 41 s
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(Verrouillé)
Détecter les valeurs aberrantes dans un jeu de données5 m 51 s
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(Verrouillé)
Sélectionner des données5 m 29 s
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(Verrouillé)
Entraîner un modèle5 m 6 s
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(Verrouillé)
Évaluer un modèle prédictif4 m 3 s
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(Verrouillé)
Aller plus loin dans l'évaluation du modèle4 m 54 s
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(Verrouillé)
Configurer et déployer un modèle3 m 38 s
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(Verrouillé)
Poursuivre la configuration du pipeline d'inférence6 m 11 s
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(Verrouillé)
Finaliser la configuration du pipeline3 m 53 s
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(Verrouillé)
Déployer son service web2 m 49 s
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(Verrouillé)
Tester le service web déployé5 m 30 s
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(Verrouillé)
Faire le point sur l'environnement Azure Machine Learning Studio4 m 21 s
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