Der Azure Machine Learning Designer stellt eine grafische Oberfläche für den Aufbau, das Training und die Bereitstellung von Machine-Learning-Pipelines bereit. Daten, Komponenten und Verarbeitungsschritte werden auf einer visuellen Arbeitsfläche verbunden. Microsoft beschreibt den Designer in der aktuellen Dokumentation als Bestandteil von Azure Machine Learning Studio.
Pipelines per Drag-and-drop
Eine Pipeline besteht aus wiederverwendbaren Komponenten. Datenquellen, Transformationen und Trainingsschritte lassen sich auf der Arbeitsfläche anordnen und über Ein- und Ausgänge verbinden. Anschließend kann der Entwurf als Pipeline-Job auf Rechenressourcen im Azure-Machine-Learning-Arbeitsbereich ausgeführt werden.
Der Designer unterstützt aktuelle benutzerdefinierte Komponenten und ältere vorgefertigte Komponenten. Für neue Projekte empfiehlt Microsoft die v2-Komponenten, weil sie mit Azure CLI v2, dem Python-SDK v2 und weiteren Arbeitsweisen kompatibel sind. Die beiden Komponententypen lassen sich nicht in derselben Pipeline mischen.
Low-Code mit Erweiterungsmöglichkeiten
Die Oberfläche reduziert den Einstieg in Datenaufbereitung und Modelltraining, ersetzt aber nicht die Kontrolle über Daten, Metriken und Bereitstellung. Eigene Komponenten und Python-Code können ergänzt werden, wenn der visuelle Ansatz für einen Verarbeitungsschritt nicht ausreicht. Für Spielanalysen, Telemetrie oder Bildklassifikation entsteht so ein nachvollziehbarer Workflow, der sich später auch über CLI und SDK automatisieren lässt. Die Azure-Machine-Learning-Übersicht nennt Studio, SDK, CLI und REST-APIs als kombinierbare Werkzeuge.