Студия машинного обучения Azure - отличное место для экспериментов в области науки о данных. Мы можем создавать эксперименты с помощью визуального конструктора или кода из среды IDE, например Visual Studio Code, и использовать записные книжки Jupyter с такими языками программирования, как python и R. Давайте сначала посмотрим на жизненный цикл любого проекта по науке о данных: Жизненный цикл науки о данных В науке о данных есть 3 основных этапа жизненного цикла: Сбор и понимание..

Выполнение классификации с помощью pytorch с Azure ML Предварительное требование Учетная запись Azure Группа ресурсов Машинное обучение Azure Большой двоичный объект службы хранилища Azure мини модель Машинное обучение Azure Сначала создайте набор данных # importing the libraries import numpy as np import torch import torchvision import matplotlib.pyplot as plt from time import time from torchvision import datasets, transforms from torch import nn, optim Версия для..

В Microsoft Azure есть очень мощная служба машинного обучения, которая наилучшим образом использует возможности Microsoft Azure. В этой истории вы узнаете, как создать модель регрессии в Машинном обучении Azure без написания кода. Вы обнаружите, насколько просто и легко создавать модели машинного обучения в Azure с помощью хорошо поддерживаемого набора инструментов, предоставляемого Azure. Прежде чем приступить к реализации модели, необходимо знать, что модули машинного обучения в..

Возможность запуска кода блокнота в качестве конвейера Предпосылка Учетная запись Azure Машинное обучение Azure Создание вычислительного экземпляра Создайте вычислительный кластер как cpu-cluster Выберите стандартную версию серии D Создайте файл Train для обучения модели Создайте файл конвейера для запуска конвейера as Шаги Создайте файл поезда как train.py Создайте каталог ./train_src Создайте файл train.py Должен быть файл Python, а не блокнот # Copyright (c)..

Унифицированный аналитический инструмент для приема, вычисления или обработки данных, хранения данных, расширенной аналитики или машинного обучения и отображения всего в одном инструменте. Платформа сквозной аналитики данных, созданная для масштабирования и простоты использования. Расширенная аналитика Syanpse Synapse может запускать код на основе искры, что приводит к разработке данных или разработке функций, а также к машинному обучению. В этой статье описывается, как обучить..

Машинное обучение Microsoft Azure — это надежное предложение от Microsoft для улучшения операций машинного обучения в организациях. Это аналог Kubeflow от Microsoft, который упрощает управление, развертывание и обслуживание рабочих нагрузок машинного обучения. Короче говоря, организациям легче правильно использовать ML Ops. Однако текущее воплощение Машинного обучения Azure не очень хорошо задокументировано, предположительно, поскольку в настоящее время оно находится в стадии..