Публикации по теме 'azure-machine-learning'
Эффективное обучение системы машинного обучения с помощью активного обучения
Большинство моделей машинного обучения с учителем требуют больших объемов данных для получения хороших результатов. Однако процесс маркировки данных может быть трудоемким и дорогостоящим, что представляет собой большой барьер для разработки и внедрения машинного обучения.
Активное обучение — это методология определения приоритетов данных, которые необходимо пометить, чтобы оказать максимальное влияние на обучение модели, и механизм для запуска непрерывного обучения до процесса..
Azure Synapse Analytics вызывает конечную точку пакетной службы Azure ML, используя действия HTTP/Web.
Как вызвать конечную точку пакетной службы Azure ML с помощью действий HTTP/Web из Synapse Integrate
Предпосылка
Учетная запись Azure Хранилище Azure Служба машинного обучения Azure Создайте конечную точку пакета в соответствии с документацией. В этой статье не показано, как развернуть пакетную конечную точку. https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-use-batch-endpoint Код для конечной точки партии доступен по ссылке выше. Создание рабочей области Azure..
Машинное обучение Azure Федеративное обучение
Введение в выборку федеративного обучения
В этом примере показано, как запустить федеративное обучение в машинном обучении Azure на основе существующего примера из документации. На момент написания этого руководства федеративное обучение находится в общедоступной предварительной версии.
Предпосылки
Учетная запись Azure Служба машинного обучения Azure клонируйте репозиторий github — https://github.com/balakreshnan/azure-ml-federated-learning Перейти к быстрому запуску —..
Машинное обучение Azure на вкус: прогнозирование диабета с помощью Auto ML
Время идет быстро. Несколько лет назад я поделился первой историей машинного обучения о прогнозировании страховых случаев . Он основан на коде Python с алгоритмом логистической регрессии для создания простой модели классификации в качестве демонстрационной цели.
В 2020 году должен наступить год автоматического машинного обучения (Auto ML), чтобы сделать процесс машинного обучения чистым, простым, быстрым и доступным каждому, даже людям, не имеющим знаний в области машинного обучения или..
Автоматизированное машинное обучение для прогнозирования временных рядов
Автор Francesca Lazzeri . Эта статья является выдержкой из книги Машинное обучение для прогнозирования временных рядов с помощью Python , также выпущенной Lazzeri, опубликованной Wiley.
Временные ряды - это тип данных, которые измеряют, как вещи меняются с течением времени. В наборе данных временных рядов столбец времени не представляет переменную как таковую: вместо этого более полезно думать, что это первичная структура для упорядочивания набора данных. Эта временная структура..
Машинное обучение Azure — Обучение с подкреплением с помощью Tensorflow
Запустите обучение с подкреплением тензорного потока в Машинном обучении Azure.
Предварительное требование
Учетная запись Azure Машинное обучение Azure Azure Хранилище Azure Нужен Tensorflow › 2.2.0
Шаги
Создать новый компьютер Создать новый блокнот я использую образец tensorflow rl из colab
pip install --upgrade tensorflow
!sudo apt-get update
!sudo apt-get install -y xvfb ffmpeg
!pip install 'imageio==2.4.0'
!pip install pyvirtualdisplay
!pip install tf-agents..
Начало работы с машинным обучением Azure
Это блог-версия моей серии лекций по машинному обучению Azure, которая проводится в Сингапуре.
Введение и мотивация
Если вы читаете это, то, вероятно, понимаете необходимость и важность машинного обучения. Вероятно, вам не терпится начать заниматься машинным обучением. Но куда бы вы ни посмотрели, на досках вакансий, учебных пособиях и т. Д. Вы обнаружите, что всегда есть просьба о наличии докторской степени или опыта в статистике, линейной алгебре, программировании или любой их..
