Video: Ո՞ր Azure ծառայությունը կարող է ապահովել մեծ տվյալների վերլուծություն մեքենայական ուսուցման համար:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ուսուցում Ուղու նկարագրություն
Microsoft-ը Azure-ն ապահովում է ամուր ծառայություններ վերլուծելու համար մեծ տվյալներ . Ամենաարդյունավետ միջոցներից մեկը ձեր պահեստավորումն է տվյալները մեջ Azure Data Lake Storage Gen2-ը և այնուհետև մշակեք այն՝ օգտագործելով Spark on Լազուր Տվյալների աղյուսներ. Լազուր Հոսք Վերլուծություն (ASA) Microsoft-ն է սպասարկում իրական ժամանակի համար տվյալների վերլուծություն.
Պարզապես, ի՞նչ է azure մեծ տվյալները:
Մեծ տվյալներ ընդհանուր տերմին է, որը նկարագրում է ա մեծ ծավալը տվյալները . Այնուամենայնիվ, համատեքստում տվյալները վերլուծություն, արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում, Մեծ տվյալներ վերաբերում է ա մեծ հավաքածու տվյալները որը վերլուծվում է մի շարք տեխնոլոգիաների միջոցով՝ բացահայտելու օրինաչափությունները կամ միտումները:
Նաև, որո՞նք են իրական ժամանակի վերլուծական հնարավորությունները, որոնք տրամադրվում են Azure-ի կողմից: Microsoft-ը Լազուր Հոսք Վերլուծություն Microsoft-ի կողմից առանց սերվերի, մասշտաբային համալիր իրադարձությունների մշակման շարժիչ է, որը օգտվողներին հնարավորություն է տալիս զարգացնել և գործարկել իրական - ժամանակի վերլուծություն տվյալների բազմաթիվ հոսքերի վրա աղբյուրներից, ինչպիսիք են սարքերը, սենսորները, վեբ կայքերը, սոցիալական լրատվամիջոցները և այլ ծրագրեր:
Նաև իմանալու համար, թե ինչ է Azure տվյալների վերլուծությունը:
Azure Data լիճ Վերլուծություն ըստ պահանջի է վերլուծություն աշխատանքի ծառայություն, որը հեշտացնում է մեծ տվյալները . Հեշտությամբ զարգացրեք և վազեք զանգվածաբար զուգահեռ տվյալները փոխակերպման և մշակման ծրագրեր U-SQL, R, Python և. Առանց կառավարելու ենթակառուցվածքի, դուք կարող եք մշակել տվյալները ըստ պահանջի, ակնթարթորեն չափեք և վճարեք միայն մեկ աշխատանքի համար:
Ինչպե՞ս է Microsoft-ն օգտագործում մեծ տվյալները:
Microsoft-ը վերցնում է Մեծ տվյալներ միլիարդավոր մարդկանց՝ բոլորին հեշտ մուտք ապահովելով տվյալները , մեծ կամ փոքր, և վերջնական օգտագործողներին հնարավորություն տալով վերլուծել բոլորը տվյալները Excel-ի նման ծանոթ գործիքներով: Նոր տեխնոլոգիաները, ինչպիսին է Apache Hadoop-ը, կարող են պահել և վերլուծել չկառուցված պետաբայթները տվյալները էժան.
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ պետք է սովորեմ մեքենայական ուսուցման համար:
Ավելի լավ կլինի, եթե նախքան մեքենայական ուսուցում սովորելը, մանրամասն իմանաք հետևյալ թեմայի մասին։ Հավանականությունների տեսություն. Գծային հանրահաշիվ. Գրաֆիկի տեսություն. Օպտիմալացման տեսություն. Բայեսյան մեթոդներ. Հաշվարկ. Բազմփոփոխական հաշվարկ. Եվ ծրագրավորման լեզուներ և տվյալների բազաներ, ինչպիսիք են
Ծրագրավորման ո՞ր լեզուն է օգտագործվում մեքենայական ուսուցման համար:
Պիթոն Նմանապես, հարցնում են, թե ո՞ր լեզուն է լավագույնը մեքենայական ուսուցման և AI-ի համար: Արհեստական ինտելեկտի ծրագրավորման լավագույն 5 լեզուները Պիթոն. Պարզության շնորհիվ Python-ը համարվում է առաջին տեղում AI մշակման բոլոր լեզուների ցանկում։ R.
Ո՞րն է ավելի լավ Java-ի կամ Python-ի մեքենայական ուսուցման համար:
Արագություն. Java-ն ավելի արագ է, քան Python-ը Java-ն 25 անգամ ավելի արագ է, քան Python-ը: Համաժամանակյացության միջակայքում Java-ն հաղթում է Python-ին: Java-ն լավագույն ընտրությունն է խոշոր և բարդ մեքենայական ուսուցման հավելվածներ ստեղծելու համար՝ շնորհիվ իր գերազանց ընդլայնման հավելվածների
Ինչպե՞ս եք ստանում տվյալների վերլուծություն Excel 2011 Mac-ի համար:
Հասանելի հավելումներ վանդակում ընտրեք AnalysisToolPak - VBA վանդակը: Նշում. Analysis ToolPak-ը հասանելի չէ Excel-ի համար Mac 2011-ի համար: Բեռնել Analysis ToolPak-ը Excel-ում Սեղմեք File ներդիրը, սեղմեք Options, ապա սեղմեք Add-Inscategory: Կառավարել վանդակում ընտրեք Excel հավելումներ և կտտացրեք «Գնալ»:
Կարո՞ղ ենք Java-ն օգտագործել մեքենայական ուսուցման համար:
Java-ն այս տիրույթում ծրագրավորման առաջատար լեզու չէ, սակայն երրորդ կողմի բաց կոդով գրադարանների օգնությամբ ցանկացած java ծրագրավորող կարող է իրականացնել MachineLearning և մուտք գործել Data Science: Առաջ շարժվելով՝ տեսնենք Java-ում MachineLearning-ի համար օգտագործվող ամենատարածված գրադարանները