Semua Yang Anda Perlu Tahu Mengenai Perkhidmatan Pembelajaran Mesin Azure

Artikel ini akan memperkenalkan anda kepada kelayakan pelaksanaan amalan dalam perkhidmatan Pembelajaran Mesin Azure. Petunjuk berikut akan dibahas dalam artikel ini,

• Pembelajaran Mesin Azure
• Perkhidmatan Pembelajaran Mesin Azure
• Perkhidmatan Awan Pembelajaran Mesin
• Antara Muka Grafik
• API Pembelajaran Mesin
• ML.NET
• AutoML

Oleh itu, mari kita mulakan dengan artikel Pembelajaran Mesin Azure ini,

Pembelajaran Mesin Azure

Munculnya awan menandakan permulaan baru dalam infrastruktur pengkomputeran. Ini pada dasarnya bermaksud bahawa seseorang dapat menggunakan sumber daya yang mungkin sangat mahal untuk dibeli jika tidak digunakan melalui Internet. Pembelajaran mesin, terutama pembelajaran mendalam, memerlukan penggunaan seni bina komputer yang memungkinkan penggunaan RAM yang sangat tinggi, dan VRAM (untuk Cuda Cores). Kedua-dua komoditi ini sukar diperoleh kerana dua sebab utama -

1. Komputer riba untuk satu, hanya dapat mengemas sumber dalam jumlah terhad dalam bingkai yang mereka ada. Ini bermaksud pengguna komputer riba biasa tidak mungkin mempunyai sumber daya yang mencukupi untuk melaksanakan tugas pembelajaran mesin secara tempatan di mesin

   
   
   

2. RAM dan terutamanya VRAM sangat mahal untuk dibeli dan ia nampaknya merupakan pelaburan yang sangat tinggi. Seiring dengan RAM dan VRAM yang kuat, kami juga perlu menyokong CPU kelas tinggi (jika tidak, CPU terbukti menjadi hambatan bagi sistem ini) ini seterusnya mendorong harga keseluruhan lebih tinggi.

Melanjutkan dengan Artikel Pembelajaran Mesin Azure,

Perkhidmatan Pembelajaran Mesin Azure

Dengan mengambil kira permasalahan di atas, kita dapat dengan mudah memahami keperluan sumber yang boleh digunakan dari jauh melalui Internet dengan akses 24 * 7.

Azure ML adalah perkhidmatan berasaskan awan yang memberikan pengalaman yang efisien untuk para saintis data di semua peringkat. Perkara ini sangat penting kerana banyak jurutera baru yang berusaha memasuki ruang ini dan sangat menakutkan untuk melaksanakan tugas-tugas ini tanpa antara muka pengguna yang intuitif.

(Sumber: Microsoft.com)

Azure ML ditemani oleh studio ML, yang pada dasarnya adalah alat berasaskan penyemak imbas yang memberikan saintis data antara muka drag and drop yang mudah digunakan untuk tujuan membina model-model ini.

apakah kelas tanpa nama di java

Sebilangan besar algoritma dan perpustakaan yang banyak digunakan keluar dari kotak untuk pengguna. Ia juga menawarkan dukungan bawaan untuk R dan Python, membiarkan para saintis data veteran mengubah dan menyesuaikan model dan senibina mereka sesuai dengan keinginan mereka.

Setelah model dibina dan siap, ia dapat dengan mudah digunakan sebagai perkhidmatan web yang dapat dipanggil oleh banyak bahasa pengaturcaraan, yang pada dasarnya menjadikannya tersedia untuk aplikasi yang sebenarnya menghadapi pengguna akhir.

Machine Learning Studio menjadikan pembelajaran mesin agak mudah dengan memberikan kaedah drag-and-drop di mana anda membina aliran kerja. Dengan ML Studio dan sebilangan besar modul yang ditawarkan untuk memodelkan aliran kerja, seseorang dapat membuat model lanjutan tanpa menulis kod apa pun.

Pembelajaran Mesin bermula dengan data, yang dapat berasal dari pelbagai asal usul. Data biasanya perlu 'dibersihkan' sebelum digunakan, yang mana ML Studio menggabungkan modul untuk membantu pembersihan. Setelah data siap, seseorang dapat memilih algoritma dan 'melatih' model di atas data dan mencari corak di dalamnya. Selepas itu datang memberi skor dan menilai model, yang memberitahu anda seberapa baik model itu dapat meramalkan hasil. Semua ini disampaikan secara visual di ML Studio. Setelah model siap, beberapa klik butang menggunakannya sebagai perkhidmatan Web sehingga dapat dipanggil dari aplikasi klien.

ML Studio menyediakan pelaksanaan pra-rakaman dari dua puluh lima algoritma standard yang digunakan dalam pembelajaran mesin. Ia memisahkan mereka menjadi empat bahagian.

• Pengesanan anomali adalah kaedah klasifikasi perkara, peristiwa, atau pemerhatian yang tidak sesuai dengan corak konvensional atau item lain dalam set data.
• Algoritma regresi berusaha untuk menemui dan mengukur hubungan antara pemboleh ubah. Dengan menjalinkan hubungan antara pemboleh ubah bersandar dan satu atau lebih pemboleh ubah bebas, analisis regresi dapat memungkinkan nilai pemboleh ubah bersandar dapat diramalkan diberikan satu set input dengan ketepatan yang dapat diukur.
• Matlamat algoritma klasifikasi adalah untuk mengenal pasti kelas yang menjadi pemerhatian berdasarkan data latihan yang terdiri daripada pemerhatian yang telah ditetapkan untuk suatu kategori.
• Pengelompokan bertujuan untuk menumpuk sekumpulan objek dengan cara bahawa objek dalam kumpulan yang sama (disebut kelompok) lebih serupa antara satu sama lain daripada yang terdapat dalam kumpulan lain (kelompok).

Setelah diperluas sebagai perkhidmatan Web, model dapat digunakan dengan panggilan REST yang sederhana melalui HTTP. Ini membolehkan pembangun membina aplikasi yang memperoleh kepintaran mereka dari pembelajaran mesin.

Apa yang berikut dalam artikel Pembelajaran Mesin Azure ini adalah penyelesaian ringkas mengenai azure dan ciri-cirinya

Melanjutkan dengan Artikel Pembelajaran Mesin Azure,

asas pelayan sql untuk pemula

Perkhidmatan Awan Pembelajaran Mesin

Perkhidmatan awan pada dasarnya membolehkan pengguna akhir menyewa, atau menggunakan perkhidmatan (mesin perkakasan) yang digunakan oleh syarikat lain, dari jauh melalui Internet.

Perkhidmatan Pembelajaran Mesin Azure menyediakan Kit & perisian Pengembangan Perisian untuk segera menyiapkan data, melatih, dan menggunakan model ML khusus.Terdapat sokongan di luar kotak untuk kerangka kerja Python sumber terbuka, seperti PyTorch, TensorFlow, dan scikit-learn.Seseorang harus mempertimbangkan untuk menggunakan ini jika mereka perlu membuat model khusus atau bekerja dengan model pembelajaran mendalam

Namun, jika anda cenderung tidak bekerja di Python atau mahukan perkhidmatan yang lebih sederhana, jangan gunakan ini.

Perkhidmatan ini memerlukan banyak pengetahuan dan latar belakang sains data dan tidak digalakkan untuk pemula. Bayar hanya untuk sumber untuk melatih model. Beberapa peringkat harga untuk digunakan melalui Azure Kubernetes Service.

Melanjutkan dengan Artikel Pembelajaran Mesin Azure,

Antara Muka Grafik

Antaramuka grafik bukan kod atau platform kod rendah berdasarkan cara untuk mengakses keupayaan seperti ML. Sebahagian daripadanya boleh menjadi senarai drop-down, dalam hal ini, ini adalah alat seret dan lepas.

Azure Machine Learning Studio adalah alat Pembelajaran Mesin tarik-turun yang membolehkan anda membina, melatih dan menyesuaikan model pembelajaran mesin dengan memuat naik sekumpulan data khusus untuk menilai hasil dalam antara muka grafik. Setelah melatih model, anda dapat menggunakannya sebagai perkhidmatan web terus dari Studio.

Fungsi ini biasanya digunakan ketika kod yang harus ditulis harus rendah atau pekerjaan utama berdasarkan masalah mendasar seperti klasifikasi, regresi dan pengelompokan

Pendekatan ini secara amnya mesra pengguna tetapi memerlukan pengetahuan latar belakang dalam sains data.

Walaupun ia mempunyai pilihan percuma, tahap standard berharga $ 9,99 setiap tempat duduk, sebulan dan $ 1 setiap jam percubaan.

API Pembelajaran Mesin

Antaramuka Program Aplikasi (API) adalah layanan yang dapat disediakan oleh organisasi yang dapat mengirim respons ke pertanyaan tertentu dan respons tersebut dapat digunakan untuk meningkatkan aplikasi seseorang.

chef vs ansible vs boneka

Ini membolehkan kami mempunyai fleksibiliti untuk mengakses pelbagai perkhidmatan tanpa menyekat aplikasi teras kami secara langsung.

Perkhidmatan API Microsoft dipanggil Perkhidmatan Kognitif. Ini boleh digunakan tepat di Azure. Terdapat lima kelas perkhidmatan yang tersedia termasuk visi, bahasa, pertuturan, carian, dan keputusan. Ini adalah model pra-terlatih yang sesuai dengan pemaju yang berminat menggunakan Pembelajaran Mesin tetapi tidak mempunyai latar belakang sains data.

Walau bagaimanapun, perkhidmatan ini tidak lagi berkaitan dengan penyesuaian dan oleh itu tidak digalakkan dalam kes di mana banyak perkara yang ditentukan dengan baik tidak fleksibel.

Melanjutkan dengan Artikel Pembelajaran Mesin Azure,

ML.NET

Kerangka kerja adalah kod garis besar umum yang dapat dibuat oleh pengguna sendiri. Kerangka kerja membolehkan fungsi peringkat rendah dijaga sehingga seseorang hanya perlu menjaga logik aplikasi mereka.

ML.NET mempunyai klasifikasi, regresi, pengesanan anomali, dan algoritma latihan cadangan dan dapat diperluas dengan Tensorflow dan ONNX untuk rangkaian saraf.

Ini boleh berguna bagi pemaju .NET yang selesa membina saluran paip MLnya sendiri.Walau bagaimanapun, keluk pembelajaran bermaksud pembangun python umum harus menjauhkan diri.

Melanjutkan dengan Artikel Pembelajaran Mesin Azure,

AutoML

Pembelajaran mesin automatik telah menarik banyak perhatian baru-baru ini, dan merupakan perisian yang memilih dan melatih model Pembelajaran Mesin secara automatik. Walaupun mudah untuk berfikir bahawa secara teknikal dapat menggantikan tugas seorang saintis data, seseorang yang benar-benar telah menggunakannya dengan jelas tahu, ada batasan untuk apa yang dapat dan tidak dapat dilakukannya.

Meta semasa (tanpa AutoML) untuk saintis data adalah untuk membuat model asas terlebih dahulu dan kemudian melakukan iterasi atas berbagai kemungkinan parameter hiper, secara manual sehingga mereka mencapai satu set nilai yang memberikan hasil terbaik. Seperti yang dapat ditebak dengan mudah, ini adalah strategi yang sangat memakan masa dan berdasarkan hit and miss. Juga, ruang carian meningkat secara eksponensial apabila jumlah hiperparameter meningkat, menjadikan seni bina berasaskan rangkaian neural yang lebih baru hampir mustahil untuk sepenuhnya berulang dan dioptimumkan.

Pada masa ini, AutoML Microsoft dapat membuat sekumpulan model ML secara automatik, memilih model untuk latihan dengan bijak, kemudian mengesyorkan yang terbaik untuk anda berdasarkan masalah ML dan jenis data. Ringkasnya, ia memilih algoritma yang tepat dan membantu menyesuaikan hyperparameter. Pada masa ini, ia hanya menyokong masalah klasifikasi, ramalan dan regresi.

AutoML digunakan dengan Azure Machine Learning Service atau ML.NET dan anda membayar sebarang kos yang berkaitan dengannya.

Jadi ini membawa kita ke akhir artikel ini. Saya harap anda menikmati artikel ini. Sekiranya anda membaca ini, Izinkan saya Mengucapkan Tahniah kepada anda. Oleh kerana anda bukan lagi pemula di Azure! Semakin banyak anda berlatih, semakin banyak anda akan belajar. Untuk mempermudah perjalanan anda, kami telah membuat ini Tutorial Azure Siri Blog yang akan sentiasa dikemas kini, jadi nantikan!

Kami juga telah menyediakan kurikulum yang merangkumi apa yang anda perlukan untuk mengikuti Ujian Azure! Anda boleh melihat perincian kursus untuk . Selamat Belajar!

Ada soalan untuk kami? Sila sebutkan di bahagian komen artikel ini dan kami akan menghubungi anda.