Azure基础认证（AI-900）完全指南：从入门到考试通过（十一）ML Pipeline

引言

在现代人工智能（AI）和机器学习（ML）领域中，机器学习流水线（ML Pipeline）作为一种标准化的工作流，在项目开发中扮演着至关重要的角色。一个高效的ML Pipeline不仅能提升模型开发的效率，还能确保从数据预处理到模型部署的各个环节的精确执行。

对于Azure基础认证（AI-900）考试的准备，理解并掌握机器学习流水线的概念和实现至关重要。本篇文章将详细解析机器学习流水线的各个关键步骤，并结合Azure平台的相关工具，帮助读者全面理解如何实现和优化一个高效的ML Pipeline。

1. 机器学习流水线的基础概念

机器学习流水线是一个集成化的系统，它将数据从获取到模型推理的整个过程自动化，并确保各个阶段的顺利衔接。流水线的目标是实现从原始数据到最终模型预测的自动化处理，从而提高工作效率，减少人为干预，保证结果的一致性和可重复性。

1.1 什么是机器学习流水线？

ML Pipeline 是一组按照特定顺序