Публикации по теме 'azure-machine-learning'
Распознавание цифр с помощью набора данных MNIST и службы машинного обучения Azure
Будущее принадлежит искусственному интеллекту и облаку. Да, вы не ослышались !!. И облако, и искусственный интеллект меняют мир. Системы искусственного интеллекта будут лучше работать на серверах облачных вычислений. Это связано со следующими причинами - низкая стоимость операций, масштабируемость и огромная вычислительная мощность для анализа огромного количества данных. Таким образом, сочетание машинного обучения с облачными вычислениями выгодно для обеих технологий. Теперь давайте..
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..
Вы должны использовать конструктор машинного обучения Azure.
Современное обновление со знакомым внешним видом дает ученым лучшее из обоих миров
Я активно поддерживаю Microsoft Azure Machine Learning Studio (classic) с момента ее выпуска в 2015 году. Это отличный инструмент, некоторые его части остаются актуальными, и это отличная платформа для студентов, плохо знакомых с машинным обучением.
Он имеет выдающийся и интуитивно понятный визуальный интерфейс, облегчающий использование. Его можно расширить, чтобы он был настолько мощным, насколько..
Tensorflow 2.1.0 в службе машинного обучения Azure
Создайте простую модель тензорного потока Hello world для тестирования версии 2.1.0 тензорного потока.
Первое обновление версии pip до последней
!pip install --upgrade pip
Теперь проверьте версию tensorflow, чтобы убедиться, что у нас правильная версия.
import tensorflow as tf print(tf.__version__)
Если вы столкнулись с проблемами, проверьте ошибки для пакетов зависимостей и установите их с помощью pip. Когда я создал вычислительный экземпляр, у меня была версия 2.1.0...
Конвейер обучения Машинному обучению Azure с использованием CI/CD с Azure DevOps
Когда код проверяется, активируется CI/CD с помощью Azure DevOps.
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..
Модератор содержимого Azure
Что такое Azure Content Moderator и как его использовать?
Модератор содержимого Azure — это служба Azure, использующая машинное обучение для модерации различных форм содержимого, например текста, видео и изображений. Сервис предоставляет как API модерации, так и API обзора, об этом интересно узнать, поскольку этот сервис необходим для сдачи экзамена AI-100. В этом посте я расскажу, что вы можете делать в модераторе контента и как это реализовать с помощью библиотеки Python...
