技术原理

有关Azure机器学习服务的所有信息

本文将向您介绍在Azure机器学习服务上实现机器学习实践的本质。本文将介绍以下指针,

Azure Machine Learning Azure Machine Learning Service Machine Learning Cloud Service图形界面Machine Learning API ML.NET AutoML

,让我们开始阅读这篇Azure Machine Learning文章,

Azure机器学习

云的出现标志着计算基础设施的一个新的开始。这基本上意味着一个人可以使用那些本来很昂贵的资源,如果不是通过互联网购买的话。机器学习,特别是深度学习,需要使用计算机体系结构,允许使用非常高数量的RAM和VRAM(用于Cuda核心)。这两种商品都很难获得,主要原因有两个:一是

笔记本电脑,只能在它们拥有的框架中装入有限的资源。这意味着一个典型的膝上型电脑用户不可能有足够的资源在他/她的支配下在机器

RAM上本地执行机器学习任务,尤其是VRAM的购买成本非常高,而且看起来是一项非常高的投资。除了强大的RAM和VRAM,我们还需要支持高质量的CPU(否则CPU将成为系统的瓶颈),这进一步推动了整体价格更高。

继续与Azure机器学习文章,

Azure机器学习服务

考虑到上述问题,我们可以很容易地理解对资源的需求,这些资源可以通过24*7访问的互联网进行远程丢弃。

Azure ML Logo - Azure Machine Learning - Edureka

Azure ML是一个基于云的服务,为各级数据科学家提供了一个简化的体验。这一点尤其重要,因为许多新工程师正试图进入这一领域,如果没有直观的用户界面,执行这些任务可能会特别困难。

Facts - Azure Machine Learning - Edureka

(来源:Microsoft.com)

Azure ML附带ML studio,它本质上是一个基于浏览器的工具,为数据科学家提供了一个易于使用的拖放界面,用于构建这些模型

大多数常用的算法和库都是为用户提供的。它还拥有对R和Python的内置支持,让资深的数据科学家可以根据自己的喜好更改和定制他们的模型及其体系结构。

一旦模型构建好并准备就绪,它就可以很容易地用作一个web服务,可以被大量编程语言调用,从本质上讲,机器学习工作室通过提供构建工作流的拖放方式,使其可用于实际面向最终用户的应用程序。

Azure ML Flowchart - Azure Machine Learning - Edureka

使机器学习变得相当简单。使用mlstudio和它提供的大量用于建模工作流的模块,不需要编写任何代码就可以创建高级模型。

机器学习从各种来源的数据开始。数据在使用之前通常需要“清理”,为此,ML Studio集成了一些模块来帮助清理。一旦数据准备就绪,就可以选择一种算法,并在数据上“训练”模型,并在其中找到模式。之后,对模型进行评分和评估,这将告诉您模型预测结果的能力有多强。所有这些都是在ML Studio中可视化交付的。一旦模型准备好,点击几个按钮将其部署为Web服务,这样就可以从客户端应用程序调用它。

ML Studio提供了25种机器学习中使用的标准算法的预录实现。它将异常检测分为四个部分。

异常检测是一种对不符合常规模式或数据集中其他项目的事物、事件或观测进行分类的方法。回归算法需要关注的可选性,这样人们只需要关注他们的应用程序逻辑。

ML.NET有一个分类、回归、异常检测,以及推荐训练算法,可以用Tensorflow和ONNX对神经网络进行扩展。

这对于一个可以轻松构建自己的ML管道的.NET开发人员来说是非常有用的。然而,学习曲线意味着一般的python开发人员应该远离。

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AutoML

自动机器学习最近引起了极大的关注,是自动选择和训练机器学习模型的软件。虽然很容易认为它在技术上可以取代数据科学家的工作,但实际上使用过它的人显然知道,它能做什么和不能做什么都有局限性。

对于数据科学家来说,当前的元(没有AutoML)将是首先创建一个基本模型,然后手动迭代超参数的各种可能性,直到它们得到一组产生最佳结果的值。正如人们很容易猜到的,这是一个非常耗时且基于命中和未命中的策略。此外,随着超参数数量的增加,搜索空间呈指数级增加,使得更新的、基于深层神经网络的架构几乎不可能完全迭代和优化。

目前,微软的AutoML能够自动构建一组ML模型,智能地选择模型进行训练,然后根据ML问题和数据类型为您推荐最好的一个。简而言之,它选择了正确的算法并帮助优化超参数。目前,它只支持分类、预测和回归问题。

AutoML与Azure机器学习服务或ML.NET一起使用,您需要支付与之相关的任何费用。

因此,本文到此结束。希望你喜欢这篇文章。如果你在读这个,让我祝贺你。因为你不再是蔚蓝的新手了!你练习得越多,学到的就越多。为了让您的旅程更轻松,我们推出了这个Azure教程博客系列,将经常更新,敬请关注

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