Публикации по теме 'azure-machine-learning'
7 основных преимуществ машинного обучения Microsoft Azure при внедрении корпоративного ИИ
Мы вступили в продвинутую эру машинного обучения, которая не является шумихой. Машинное обучение позволяет создавать приложения, управляемые данными, которые извлекают уроки из данных и улучшаются с течением времени. Следующая статистика от Forbes подчеркивает вклад машинного обучения в современный деловой мир.
Несмотря на шумиху вокруг машинного обучения, в отчете Gartner говорится, что почти 50% проектов не доходят до стадии производства. Успешное выполнение проектов машинного обучения..
Azure Synapse Analytics — комплексное решение для автоматизированного машинного обучения с использованием машинного обучения Azure.
Перемещение данных, обработка данных, обучение модели с помощью Azure Synapse Analytics Workspace
Унифицированная единая платформа для управления жизненным циклом Data и Data Science для повышения производительности
Примечание
Эта статья предназначена для демонстрации функциональности
Предпосылка
Учетная запись Azure Рабочая область Azure Synapse Analytics Рабочая область машинного обучения Azure База данных SQL Azure Хранилище Azure Загрузите данные Covid19 из kaggel и..
Azure Machine Learning Service Designer — Инжиниринг данных
Как мы можем выполнять проектирование данных в службе машинного обучения Azure с помощью конструктора
Предпосылка
Учетная запись Azure Хранилище Azure Служба машинного обучения Azure
Введение
Это руководство предназначено только для того, чтобы показать, как выполнять проектирование данных в Службе машинного обучения Azure с помощью конструктора. Используемые данные - набор данных Titanic. который является известным набором данных в машинном обучении. Здесь используется набор..
Разработка до развертывания - служба машинного обучения Azure
«Замени страх перед неизвестным любопытством» - Алан Уоттс.
Служба машинного обучения Azure - это облачная служба, используемая для обучения, развертывания и управления моделями машинного обучения с использованием масштаба, предоставляемого облаком.
Почему я решил писать о службе машинного обучения Azure? Это попытка избавить меня от страха перед неизвестностью относительно службы машинного обучения Azure.
В этом посте я использую SDK python для службы машинного обучения Azure..
Крупномасштабная обработка Scikit Learn ML для пакетной оценки с использованием Azure ML
Блок-схема, чтобы показать процесс
Пример кода ниже. импорт, необходимый для работы кода.
import os
import urllib
import shutil
import azureml
import pandas as pd
from azureml.core import Experiment
from azureml.core import Workspace, Run
from azureml.core.compute import ComputeTarget, AmlCompute
from azureml.core.compute_target import ComputeTargetException
Давайте настроим рабочую область, чтобы ноутбуки знали, какую рабочую область использовать.
ws =..
Сколько вы можете шлепнуть?
Нагрузочное тестирование конечных точек логического вывода Машинного обучения Azure
TLDR: проведите нагрузочное тестирование конечных точек до того, как они нагрузят вас. Также ознакомьтесь с моим сопроводительным репозиторием на GitHub.
Представьте, что вы только что успешно обучили модель и опубликовали ее как веб-службу в Машинном обучении Azure. Все выглядит хорошо, но проверили ли вы также, что ваша установка действительно может справиться с нагрузкой, с которой она..
101 со службой машинного обучения Azure (AMLS)
Машинное обучение Azure
101 со службой машинного обучения Azure (AMLS)
Это практическое занятие для начинающих по машинному обучению Azure и его использованию.
В этом посте я расскажу о своем опыте работы со службой машинного обучения Azure (AMLS) и об эксплуатации модели с помощью Azure DevOps (MLOps). В официальной документации Microsoft доступно множество полезных ресурсов, и они действительно помогают мне начать работу с AMLS. Я собираюсь поделиться своим опытом и ресурсами,..
