Machine Learning Designerを使用すると、パイプラインを使用してモデルを構築およびデバッグできます。 モデルを構築するには、パイプラインフォルダーを計画し、パイプラインを作成し、パイプラインにさまざまなコンポーネントを追加してから、モデルのロジックに基づいてコンポーネントを配置します。
パイプラインフォルダーの計画
パイプラインを作成する前に、カテゴリに基づいてパイプラインを格納するフォルダーを計画することをお勧めします。 きちんとしたフォルダ構造により、パイプラインを効率的に見つけ、使用し、管理できます。 通常、パイプラインはテストモデルを生成します。 同じカテゴリのパイプラインを1つのフォルダに格納することをお勧めします。
既定では、Machine Learning Designerには、パイプラインを格納するための2つのフォルダーがあります。マイパイプラインとワークスペースに表示されるパイプラインです。 My Pipelinesフォルダーに保存されているパイプラインは、自分にのみ表示されます。 ワークスペースに表示されるPipelinesフォルダーに格納されているパイプラインは、ワークスペース内のすべてのメンバーに表示されます。 ビジネス要件に基づいて、2つのフォルダー内にサブフォルダーを作成することもできます。 これにより、パイプラインの分類と管理に役立ちます。 
フォルダ内のパイプラインをクリックすると、パイプラインの名前、表示範囲、パイプラインプレビューなど、パイプラインの基本情報を右側の [基本情報] セクションに表示できます。
パイプラインの作成
Machine Learning Designerでは、次のいずれかの方法を使用してパイプラインを作成できます。
ビジネス要件に基づいて完全にカスタマイズされたパイプラインを作成する場合は、空のパイプラインを作成できます。 これにより、パイプラインモデルを最初から構築できます。
Machine Learning Designerには、パイプラインモデルの構築に使用できるさまざまなプリセットテンプレートが用意されています。 ビジネスシナリオがテンプレートと似ている場合は、このテンプレートを使用してパイプラインを作成することをお勧めします。 その後、テンプレートの設定に基づいてパイプラインモデルを簡単に構成できます。 詳細については、「概要」をご参照ください。
正常に実行されたパイプラインをカスタムテンプレートとして公開できます。 次に、現在のワークスペースのメンバーであるアルゴリズム開発者は、テンプレートからパイプラインを作成できます。
パイプラインのエクスポートまたはインポート
パイプラインをファイルとしてエクスポートし、そのパイプラインファイルをインポートして、Machine Learning Designerで同じパイプラインを作成できます。