Машинное обучение Azure (AML) — это облачная служба машинного обучения, которая позволяет быстро и легко создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Он предоставляет ряд инструментов и услуг для специалистов по данным, инженеров по машинному обучению и разработчиков для создания прогностических моделей и интеллектуальных приложений.
В этой статье мы познакомим вас с Машинным обучением Azure и его функциями. Мы также проведем вас через этапы создания модели машинного обучения с использованием AML.
Возможности машинного обучения Azure:
Машинное обучение Azure предоставляет ряд функций, упрощающих создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения.
- Подготовка данных: AML позволяет импортировать данные из различных источников и предварительно обрабатывать их с использованием различных методов, таких как очистка данных, нормализация и разработка функций.
- Экспериментирование: AML позволяет создавать эксперименты для обучения и тестирования моделей машинного обучения. Вы можете сравнить результаты разных экспериментов, чтобы выбрать лучшую модель.
- Управление моделями: AML предоставляет центральный репозиторий для хранения моделей и управления ими. Вы также можете развертывать модели в различных средах, таких как экземпляры контейнеров Azure, Kubernetes и функции Azure.
- Мониторинг: AML позволяет отслеживать производительность развернутых моделей и выдает предупреждения, если производительность падает ниже определенного порога.
Теперь давайте рассмотрим этапы создания модели машинного обучения с помощью Машинного обучения Azure.
Шаг 1: Создание рабочей области
Первый шаг — создать рабочую область AML в Azure. Это рабочее пространство будет служить центральным местом для управления моделями машинного обучения.
Шаг 2: Подготовка данных
Следующим шагом является подготовка данных для обучения модели машинного обучения. Вы можете использовать различные методы для предварительной обработки данных, такие как очистка данных, нормализация и проектирование признаков.
Шаг 3. Создание эксперимента
Следующим шагом является создание эксперимента для обучения и тестирования модели машинного обучения. Вы можете выбирать из различных алгоритмов и настраивать гиперпараметры для достижения наилучших результатов.
Шаг 4: Развертывание модели
Последним шагом является развертывание обученной модели в производственной среде. Вы можете развернуть модель в различных средах, таких как экземпляры контейнеров Azure, Kubernetes и функции Azure.
Заключение:
Машинное обучение Azure — это мощный инструмент для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Его набор функций позволяет специалистам по обработке и анализу данных, инженерам по машинному обучению и разработчикам легко создавать прогностические модели и интеллектуальные приложения. С помощью Машинного обучения Azure вы можете легко импортировать и предварительно обрабатывать данные, создавать эксперименты, управлять моделями и развертывать их в рабочих средах.