パイプラインにデータを提供する推奨方法は、Dataset オブジェクトです。Dataset オブジェクトは、データストアまたは Web URL に存在するか、データストアまたは Web URL からアクセスできるデータを指します。Dataset クラスは抽象クラスなので、FileDataset (1 つ以上のファイルを参照) または区切られたデータ列を持つ 1 つ以上のファイルから作成された TabularDataset のいずれかのインスタンスを作成します。
例：
azureml.core からデータセットをインポート
iris_tabular_dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files([(def_blob_store, 'train-dataset/iris.csv')]) 参照:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-create-your-first-pipeline

説明

Explanation:
CUDA は、NVIDIA が自社の GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) での一般的なコンピューティング用に開発した並列コンピューティング プラットフォームおよびプログラミング モデルです。CUDA を使用すると、開発者は計算の並列化可能な部分に GPU のパワーを活用して、計算負荷の高いアプリケーションを高速化できます。
参照：
https://www.infoworld.com/article/3299703/what-is-cuda-Parallel-programming-for-gpus.html

Explanation:

ステップ1: K平均法クラスタリングモデルを実装する
ステップ 2: クラスターを Decision Jungle モデルの特徴として使用します。
決定ジャングルは非線形決定境界を表すことができる非パラメトリック モデルです。
ステップ 3: 生のスコアを Score Matchbox Recommender モデルの特徴として使用する 推奨システムを作成する目的は、システムの「ユーザー」に 1 つ以上の「アイテム」を推奨することです。
アイテムの例としては、映画、レストラン、本、歌などが挙げられます。ユーザーは、アイテムの好みを持つ個人、グループ、またはその他のエンティティです。
シナリオ：
広告レスポンスの評価は拒否されました。
広告応答モデルは、各イベントの開始時にトレーニングされ、スポーツイベント中に適用されなければなりません。
市場セグメンテーション モデルは、類似した広告応答履歴に合わせて最適化する必要があります。
広告応答モデルは、機能の非線形境界をサポートする必要があります。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/multiclass-decision-jungle
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/score-matchbox- レコメンダー