Публикации по теме 'azure-ai'
Инженер Azure на ⏩ инженера ИИ Azure
Инженер Azure на ⏩ инженера ИИ Azure
Согласно Википедии
«В информатике искусственный интеллект (ИИ), иногда называемый машинным интеллектом, — это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, демонстрируемого людьми и животными».
В этой статье я предоставлю некоторые сведения об услугах ИИ, предоставляемых платформой Azure.
Если вы разработчик полного стека или инженер Azure, то вы уже знакомы с концепциями и рабочими процессами обработки..
Azure Automated ML Rest API с вероятностями предсказанных классов
Используйте сценарий пользовательской оценки для развертывания REST API
Шаги
Создайте автоматизированный запуск машинного обучения Теперь перейдите к лучшей модели Перейдите к выходным данным/журналам, выберите выходные данные и загрузите model.pkl. Загрузите также файл партитуры Отредактируйте файл партитуры
# ---------------------------------------------------------
# Copyright (c) Microsoft Corporation. All rights reserved.
#..
Запуск Azure Automated ML — Существующий запуск сочетает в себе тест и прогнозируемый результат.
Объединение прогнозируемых выходных данных с набором тестовых данных (закрытая предварительная версия)
Код
Код на питоне Загрузить набор тестовых данных
# azureml-core of version 1.0.72 or higher is required
# azureml-dataprep[pandas] of version 1.1.34 or higher is required
from azureml.core import Workspace, Dataset
subscription_id = 'xxxxxxxxxxxx'
resource_group = 'rgname'
workspace_name = 'mlworkspacename'
workspace = Workspace(subscription_id, resource_group, workspace_name)..
Руководство для разработчиков по искусственному интеллекту №3 Начните создавать модели машинного обучения быстрее, чем вы думаете
В рамках Дня обучения Microsoft Azure мы провели несколько занятий по Azure AI. Мы поделимся ими в серии блогов.
#1. Осмысление неструктурированных данных с помощью ИИ #2. Использование предварительно встроенного ИИ для решения бизнес-задач #3. Начните создавать модели машинного обучения быстрее, чем вы думаете #4. Поднимите модели на новый уровень с помощью лучших практик машинного обучения Azure № 5. Операции машинного обучения — применение DevOps к науке о данных № 6. Улучшение..
Демонстрационная/лабораторная работа Фабрики данных Azure и Azure Databricks
Создайте сквозную лабораторию конвейера обработки данных с помощью фабрики данных Azure и azure databricks.
Предварительные требования
Учетная запись Azure Фабрика данных Azure Azure databricks Azure Storage ADLS gen2 — для хранения всего файла паркета — озеро данных Azure Keyvault для хранения секретов
Архитектура сквозного конвейера
Шаги
Для ноутбуков я использую существующие ноутбуки с веб-сайта Microsoft doc. бизнес-логика здесь не имеет реальной ценности для бизнеса..
Обучение автоматизированному машинному обучению с использованием Azure DevOps — CI/CD
Используйте Azure DevOps для создания кода CI/CD для обучения модели с помощью автоматизированного машинного обучения с помощью SDK.
Шаги
Импорт библиотек
import logging
# from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import os
import azureml.core
from azureml.core.experiment import Experiment
from azureml.core.workspace import Workspace
from azureml.core.dataset import Dataset
from azureml.train.automl import AutoMLConfig
from azureml.core.compute import ComputeTarget,..
Развертывание автоматизированного машинного обучения Azure Machine Learning
Создание конвейера Train в Azure DevOps для AutoMLVision
Предпосылка
Учетная запись Azure Хранилище Azure Служба машинного обучения Azure Azure DevOps Аккаунт и репозиторий Github Учетная запись участника службы Azure Предоставление участникам-участникам доступа к ресурсу машинного обучения Azure Keyvault для хранения секретов Обновите хранилище ключей с помощью секретов субъекта-службы. Скрипты поезда рассчитаны на 3 параметра Идентификатор арендатора Идентификатор клиента..
