线上工作坊：不讲公式，先弄清机器学习能回答哪几种问题，再用 Azure 机器学习拖拖拽拽，现场做一个糖尿病预测模型。
我和学生大使温天佑一起主持，导师是 MVP 段琳立老师。我还写了一份完整的演讲稿。
讲了什么
机器学习就在你身边。 演讲稿是这么开头的：“你也许不知道，但机器学习就在你身边。”
数据科学只能回答五种问题。 是 A 还是 B（分类）？正不正常（异常检测）？有多少（回归）？怎么分组（聚类）？下一步做什么（强化学习）？
提一个“尖锐”的问题。 我在幻灯片上放了一个阿拉丁神灯：灯神什么都能回答，但很调皮，你问得模糊，它就答得模糊，逃避惩罚。“我的股票接下来怎么样？”只能得到“会变”；“下周我的股票卖多少钱？”才有具体的答案。
不用电脑做一次预测。 记下一些钻石的重量和价格，画成散点图，连一条直线，就能估出 1.35 克拉的钻石大约一万美元，这就是线性回归。再沿着直线画一个“信封”，得到一个可以相信的范围。图是手画的。
Azure 机器学习。 从低代码到写代码，有自动化机器学习、设计器、Notebooks 几种用法。
现场演示：预测糖尿病。 用一份十万人的体检数据，在设计器里拖出整条流程：处理数据、拆成训练集和测试集、训练、打分、评估；再改成实时推理的管道，部署成接口，最后请模型判断“我”有没有患糖尿病。
最后比较了四种算法的准确率和用时，结论是：不同算法算同一个问题，时间和准确率都不一样，“适合的才是最好的”。
结尾告诉大家学生怎么领 Azure 免费额度、GitHub 学生包，还发了 Global Azure 2023 的 100 美元 Azure Pass。