5, Июл 2022
Все, что вам нужно знать о машинном обучении Azure



машинное обучение

Azure ML предлагает простой графический интерфейс типа «укажи и щелкни» для создания моделей машинного обучения без написания кода.

Microsoft Azure ML — это платформа как услуга, работающая в облаке. Сквозные функции машинного обучения, от построения модели до экспериментов и реализации модели в качестве конечной точки RESTful API, предлагаются технологиями Microsoft в облаке. Для различных пользовательских предпочтений система также поддерживает кодирование Python и R через блокноты Jupyter, Jupyter Lab и R Studio.

Машинное обучение Azure предлагает простой графический интерфейс для создания моделей машинного обучения без написания кода.. Он также предлагает идеальные условия для совместной работы специалистов по обработке данных с использованием различных технологий в единой экосистеме.

Основные возможности машинного обучения Azure
Вычислить

Azure ML поддерживает несколько вариантов вычислений для различных рабочих нагрузок машинного обучения. Пользователи ценят возможность запуска вычислительного экземпляра всякий раз, когда он им нужен для запуска Jupyter Notebooks, R Studio или Jupyter Labs. Вычислительные экземпляры в сочетании с записными книжками обеспечивают пользователям беспрепятственный процесс написания кода для исследовательского исследования.

Пользователи могут запустить вычислительный кластер для рабочих нагрузок, требующих большой вычислительной мощности. Существует множество поддерживаемых альтернатив кластеров, включая кластеры HDInsight, Databricks и Azure ML. Для требовательных рабочих нагрузок машинного обучения, таких как обработка естественного языка, вычислительные кластеры предлагают альтернативные вычисления с поддержкой графического процессора (NLP).

Кроме того, у клиентов есть возможность запустить кластер логического вывода для развертывания модели с помощью экземпляров контейнеров Azure или службы Azure Kubernetes (AKS).

Хранилища данных

Для установки данных из служб хранилища Azure, таких как хранилище озера данных, Azure ML предлагает хранилища данных. Используя класс рабочей области и файловой системы в программах Python, пользователи могут получить доступ к хранилищам данных. Пользователи могут считывать данные из хранилища озера данных в записные книжки машинного обучения Azure с помощью хранилища данных после его подключения.

READ  Нет, Coinbase не хочет предлагать вам работу — это северокорейская афера.
Ноутбуки

Функция блокнотов поддерживает блокноты Jupyter Labs, R Studio и Jupyter. В зависимости от варианта использования машинного обучения клиенты могут открыть существующее ядро ​​ноутбука Jupyter или разработать собственное ядро. Блокноты позволяют создавать среды программирования для конкретных команд с использованием виртуальных сред conda.

GitHub и ноутбуки интегрированы. Для создания, обучения, тестирования и развертывания моделей любые пользователи с авторизацией в экземпляре машинного обучения Azure могут работать вместе внутри записной книжки.

Графический интерфейс дизайнера

Через активный графический интерфейс пользователи возможности Azure ML Designer могут задавать и разрабатывать модели машинного обучения. Пользователи могут выбирать из множества готовых модулей в Designer при разработке модели.

Заказчик может использовать вычислительный кластер для дальнейшего развертывания компонентов в виде конвейера. Когда запускается модуль потока «оценка модели», создается панель мониторинга, которая позволяет пользователям просматривать результаты модели.

Автоматизированное машинное обучение


Пользователи могут обучать и настраивать существующую модель для достижения желаемого целевого показателя с помощью функции автоматизированного машинного обучения, которая позволяет проводить автоматизированные эксперименты с моделями. Например, пользователь может задать проведение многочисленных автоматизированных экспериментов в рамках алгоритма классификации, чтобы повысить показатель «точности» модели.

Чтобы обеспечить максимальную точность модели, каждый эксперимент будет основываться на предыдущем. Пользователи смогут оценить все результаты эксперимента после того, как они будут зарегистрированы.

Цены

Стоимость Azure ML зависит от вычислительных ресурсов рабочей нагрузки машинного обучения. Например, в отличие от вычислительных кластеров вычислительные экземпляры обычно дешевле. Стоимость также учитывает размер вычислений. В среднем большее количество вычислительных узлов с большей оперативной памятью стоит дороже.

Вывод

Azure ML — это гибкое облачное решение для рабочих нагрузок машинного обучения. Он предлагает универсальность в построении и развертывании моделей с помощью записных книжек, использующих Python/R SDK для опытных пользователей и визуальных дизайнеров с автоматизированным потоком машинного обучения для развертывания без кода. Лучшая модель машинного обучения может быть развернута как конечная точка RESTful API с помощью этого превосходного решения, которое идеально подходит для специалистов по данным и разработчиков машинного обучения, которые хотят вместе работать над построением моделей, обучением, тестированием и экспериментами.

READ  10 лучших криптовалют, которые нужно купить до 2023 года, чтобы разбогатеть

Больше популярных историй
  • Dogecoin выходит на красную территорию! Это лучшее время для продажи?
  • ИИ пишет академическую статью о себе, и исследователи пытаются ее опубликовать!
  • Вслед за Роу компании цифровой рекламы готовы к ограничению данных о собственном местоположении
  • Будет ли iPhone 15 с метавселенной? Время ответит
  • Мультимодальный ИИ — новый рубеж в обработке больших данных
  • Что произойдет, если Google LaMDA станет предвзятым?
  • 10 главных вопросов для интервью с Power BI, которые соискатели должны освоить в 2022 году

Запись «Все, что вам нужно знать о машинном обучении Azure» впервые появилась на странице .



Source link