説明
例：
# トレーニングデータセットを取得する
diabetes_ds = ws.datasets.get("糖尿病データセット")
# リモートコンピューティングを使用する推定器を作成する
hyper_estimator = SKLearn(source_directory=実験フォルダ、
inputs=[diabetes_ds.as_named_input('diabetes')], # データセットを入力として渡します compute_target = cpu_cluster, conda_packages=['pandas','ipykernel','matplotlib'], pip_packages=['azureml-sdk','argparse','pyarrow'], entry_script='diabetes_training.py') 参照:
https://notebooks.azure.com/GraemeMalcolm/projects/azureml-primers/html/04%20-%20Optimizing%20Model