我在 Azure ML 工作室玩了一会儿。据我了解，过程是这样的：
a) 创建训练实验。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。将其公开为通过 REST 使用的服务。
也许是一个愚蠢的问题，但是当我使用https://datamarket.azure.com/dataset/amla/mba之类的应用程序时，获得完整体验的推荐方法是什么（使用 Azure Machine 构建的经常一起购买的 API学习）。
我的意思是：
a) 公开 2 个或多个服务 - 一个用于训练模型，另一个用于使用（测试）训练后的模型。
b) 用户定期发送训练数据来训练模型
c) 训练后的模型/模型现在可以保存以供使用
d) 用户现在可以发送数据帧来获得预测结果。
是否需要构建额外的包装器？
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