Azure makine öğrenimi stüdyosu, veri bilimi deneyleri için harika bir yerdir. Görsel bir tasarımcı kullanarak veya Visual Studio Code gibi IDE kodlarıyla deneyler oluşturabilir ve python ve R gibi programlama dilleriyle Jupyter not defterlerini kullanabiliriz. Önce herhangi bir veri bilimi projesinin yaşam döngüsünü görelim:
Veri biliminde 3 ana yaşam döngüsü aşaması vardır:
Proses gereksinimlerine göre seçenekler, neyi ve nasıl kullanmak istiyoruz sorularıyla takip edilebilir. Aşağıdaki resim, modeli nasıl oluşturmak, geliştirmek, dağıtmak ve kullanmak istediğimiz konusunda oldukça net bir fikir veriyor.
Azure Machine Learning çalışma alanının bazı kavramlarını anlayalım. Azure'da Azure ML stüdyosu oluşturduğumuzda, çeşitli seçenekler arasında gezinebiliriz:
Datastore oluşturulduktan ve veri kümesine datastore ile referans verildikten sonra, deneyler oluşturmak için çalışma alanına içe aktarılarak kullanılabilir.
Tasarımcı hiçbir kod çözümü sunmasa da, bir dizüstü bilgisayarda çalışmanın bir dizi önemli avantajı vardır. İlk olarak, tekrarlanabilir süreçler. Diğer kullanıcılar not defterinizi açabilir, herhangi bir hücreyi değiştirebilir veya yeniden çalıştırabilir. Not defterini kopyalayabilir veya farklı bir sürümü kaydedip kontrol edebilirler. Bu, işbirliğini tasarımcıyla çalışmaktan çok daha kolay hale getirir. Ek olarak, kodunuza markdown hücreleri ile açıklama ekleyebilirsiniz. Bu, yorum eklemenize, diğer not defterlerine veya web sitelerine başvurmanıza ve diğer kullanıcılardan geri bildirim veya öneriler almanıza olanak tanır. Son olarak, çalışmanızı çeşitli formatlarda paylaşabilirsiniz.
Tasarımcıda, azure makine öğrenimi veri kaynaklarını kullanıcı arabirimi aracılığıyla yönetebilir ve azure blob deposundaki, bir SQL veritabanındaki, bir web sitesindeki dosyalara bağlantıları kurabiliriz. Ardından, veri kümelerini kullanıcı arayüzü ile yönetebilir ve kaydedebiliriz, ardından boru hattımızdaki tüm veri kümelerini görebilir ve bunları çalışma alanına sürükleyebiliriz.
Bu süreçte girdi verilerini alıp dönüştürüyoruz, böylece makine öğrenimi deneylerimiz için kullandığımız veriler modellerimizi oluşturmak için en uygun biçimde. Bu süreç, verilerimizin temizlenmesini, normalleştirilmesini ve dönüştürülmesini içerir.
Beklenen aralığın dışında kalan aykırı değer hata gözlemleri, örneğin bir saatte düşen 999.000 milimetre yağmur. Sormamız gereken ilk soru, gözlemin bir ölçüm hatası mı yoksa bir veri hatası mı yoksa gerçek bir aykırı değer mi olduğudur.
Aşağıdaki durumlarda bir gözlemi aykırı değer olarak kabul edebiliriz:
Makine öğrenimi algoritmalarının manzarasına bakalım. Farklı türdeki sorunları çözmek için farklı türde makine öğrenme algoritmaları kullanılır.
Azure Machine Learning Algoritması Hile Sayfası, tahmine dayalı bir analitik modeli için tasarımcıdan doğru algoritmayı seçmenize yardımcı olur.
Azure Machine Learning, sınıflandırma , öneri sistemleri , kümeleme , anormallik algılama , gerileme ve metin analizi ailelerinden oluşan geniş bir algoritma kitaplığına sahiptir . Her biri, farklı türde bir makine öğrenimi sorununu ele almak için tasarlanmıştır.
Hile sayfasını buradan indirin: Makine Öğrenimi Algoritması Hile Sayfası
Azure Machine Learning Studio ile dağıtım için bir dizi senaryo vardır. Makine öğrenimi modelleri, Azure makine öğrenimi işlem örneklerine Azure kubernetes hizmetlerine ve Azure kapsayıcı örneklerine dağıtılabilir ve GPU etkin bir model dağıtılabilir.
Bu projeyi tasarımcıda açalım ve ardından çıktı ve günlüklere tıklayarak tren modeli modülüne inelim. Eğitimli modeli veri çıktıları altında görebiliyorum. Sağdaki düğme bu modeli kaydetmeme izin veriyor .
Dağıtım için bir Azure makine öğrenimi modeli hazırlamanın dört adımı vardır.
Modeli dağıtmak, Azure Machine Learning Studio ile yapılır ve En iyi model özetinde Modelin seçilebileceği en son çalıştırma denemesi seçilir. Dağıt seçeneği bize modeli Azure Kubernetes Cluster veya Container Instance üzerinde dağıtma seçeneği sunar.
Modeli dağıtırken, veri toplama için Application Insights tanılamayı etkinleştir onay kutusunu ayarlayabiliriz
Model dağıtıldıktan sonra, Web hizmeti olarak tüketim için kullanılabilir ve Azure Machine Learning Test hizmeti veya Api Test araçları ile tüketilebilir.
Bu yazımda Azure Machine Learning'in her konusunun bilgilerini çok üst düzeyde tutmaya çalıştım. Aşağıdaki makalelerde Defterler, AutoML ve Machine Learning'in dahili bileşenleri hakkında derinlemesine senaryoları ele almaya çalışacağım.
O zamana kadar öğrenmeye devam edin paylaşmaya devam edin.
Görünüşe göre MLOps'taki her şey bir mağaza haline geliyor ve Zirvenin Özellikli Mağazaların Geleceği segmentinde yer alan Değerlendirme Mağazaları. Özellik Mağazası nedir? Bir Değerlendirme Mağazası konseptine derinlemesine dalmadan önce, genel olarak özellik mağazalarını ve bunların bir değerlendirme mağazasına nasıl bağlanacağını düşünelim.
Kapsamlı ve gereksiz veri kümeleri, çeşitli özellikler makine öğrenimi algoritmalarının performansını etkilediğinden, herhangi bir veri bilimcisi için bir kabustur. Dolayısıyla, analiz için daha fazla kullanabileceğimiz özniteliklerin sayısını azaltmak için boyutluluk azaltma teknikleri gereklidir.
IC, daha iyi hız, depolama maliyetleri, güvenlik ve ölçeklenebilirlik için geleneksel blok zincirlerinin ve akıllı sözleşmelerin sınırlamalarının üstesinden gelir. İnternet Bilgisayarı, blok zinciri mimarisini yeniden tasarlıyor.
ShapeShift'in v2 platformunun geçen hafta piyasaya sürülmesinin ardından, app.shapeshift hakkında daha fazla bilgi edinme heyecanı arttı.
Bu, psikedeliklerle ilgili 5 Bölümlük "kaba rehberin" 5. Kısmıdır. Konuyla ilgili anlayışınızı çeşitli alt konularda derinleştirmek istiyorsanız bu diziyi okuyun.
Bu, psikedeliklerle ilgili 5 Bölümlük "kaba rehber"in 4. Kısmıdır. Konuyla ilgili anlayışınızı çeşitli alt konularda derinleştirmek istiyorsanız bu diziyi okuyun.
'Big Brother' yıldızı Claire Rehfuss, hayranlarını spoiler hesaplarına güvenmemeleri konusunda uyarıyor.
Kody Brown, iki karısı Meri Brown ve Christine Brown'ı arkadaş bölgelendirdi. İki eşin reddedilmeyi nasıl ele aldığı tamamen farklıydı.
Kristen Stewart bir keresinde 'Pamuk Prenses' rol arkadaşı Chris Hemsworth'a sert bir yumruk attı ve bu, oyuncunun geleceğini görmediği bir saldırıydı.
GQ Magazine ile yaptığı bir röportajda BTS'den Jin, BTS ve Coldplay'in şarkısı 'My Universe'nin bir bölümünün 'son bölümü yapmadığını' açıkladı.
Her hafta güncellenen mini bulmacamız, en sevdiğimiz HowStuffWorks okumalarımızı zeki ipuçlarıyla birleştiriyor!
Doğru deterjanı seçme konusunda endişelenmenize gerek kalmadan çamaşır yıkamak yeterince kötü. Peki en iyisi hangisi? Yoksa önemli mi?
Kentucky kırsalındaki Fugates ve Combs aileleri, genetik piyangoyu kaybettiler ve her ikisi de, evlenirken tenlerinin mavi görünmesine neden olan nadir bir çekinik özelliği paylaştılar. Bunun nedeni neydi? Ve ailelere ne oldu?
İki babasız erkek civciv, California akbabasını yok olmaktan kurtarmak için bir programda yetiştiriliyor. Böyle 'bakire' doğumlar nasıl mümkün olabilir?
Vanderpump Rules yıldızı Katie Maloney-Schwartz, Perşembe günü Instagram'da yaptığı dürüst ve içten bir gönderiyle kendini sevme yolculuğunda kaydettiği ilerlemeyi anlattı.
Jessica Alba, kendisini ve çocuklarını Dolly ve Lucy adlı iki köpekle sarılıp oynarken gösteren keyifli bir videoyu Instagram hesabından paylaştı.
Geçen hafta sonu bir Porto Riko tatili sırasında nişanlanan Megan Fox ve Makineli Tüfek Kelly'den bir kaynak, "İlk görüşte aşk durumuydu" diyor.
Polise göre Devonne Marsh'ın kimliği belirlenemeyen kız arkadaşını çakmak gazıyla kaplayarak alevleri tutuşturduğu iddia edildi.