Video: Cili shërbim Azure mund të sigurojë analiza të mëdha të të dhënave për mësimin e makinerive?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2023-12-15 23:53
Të mësuarit Përshkrimi i rrugës
Microsoft Azure ofron të fuqishme shërbimet për të analizuar të dhëna të mëdha . Një nga mënyrat më efektive është ruajtja e juaj të dhëna në Të dhënat Azure Lake Storage Gen2 dhe më pas përpunojeni duke përdorur Spark on Azure Tulla të dhënash. Azure Transmeto Analiza (ASA) është e Microsoft shërbimi për kohë reale analitika e të dhënave.
Thjesht kështu, çfarë janë të dhënat e mëdha azure?
Të dhëna të mëdha është një term i përgjithshëm që përshkruan a i madh vëllimi i të dhëna . Megjithatë, në kontekstin e të dhëna analitika, inteligjenca artificiale dhe mësimi i makinerive, Të dhëna të mëdha i referohet a i madh grup i të dhëna i cili analizohet nga një grup teknologjish për të zbuluar modele ose tendenca.
Gjithashtu, cilat janë aftësitë analitike në kohë reale të ofruara nga Azure? Microsoft Azure Transmeto Analiza është një motor i përpunimit të ngjarjeve komplekse të shkallëzuar pa server nga Microsoft që u mundëson përdoruesve të zhvillojnë dhe ekzekutojnë reale - analiza e kohës në rrjedha të shumta të të dhënave nga burime të tilla si pajisjet, sensorët, faqet e internetit, mediat sociale dhe aplikacione të tjera.
Gjithashtu për të ditur, çfarë është analitika e të dhënave Azure?
Të dhënat Azure liqeni Analiza është sipas kërkesës analitikë shërbimi i punës që thjeshton shumë të dhëna . Zhvilloni me lehtësi dhe ecni masivisht paralelisht të dhëna programet e transformimit dhe përpunimit në U-SQL, R, Python dhe. Pa infrastrukturë për të menaxhuar, ju mund të përpunoni të dhëna sipas kërkesës, shkallëzoni menjëherë dhe paguani vetëm për punë.
Si i përdor Microsoft të dhënat e mëdha?
Microsoft po merr Të dhëna të mëdha për një miliard njerëz duke ofruar qasje të lehtë për të gjithë të dhëna , i madh ose të vogla, dhe duke u mundësuar përdoruesve të fundit të analizojnë të gjitha të dhëna me mjete të njohura si Excel. Teknologjitë e reja, si Apache Hadoop, mund të ruajnë dhe analizojnë petabajt të pastrukturuar të dhëna me çmim të lirë.
Recommended:
Cili është gabimi i përgjithësimit në mësimin e makinerive?
Në aplikacionet e mësimit të mbikëqyrur në mësimin e makinerive dhe teorinë e të mësuarit statistikor, gabimi i përgjithësimit (i njohur gjithashtu si gabimi jashtë kampionit) është një masë që tregon se sa saktë një algoritëm është në gjendje të parashikojë vlerat e rezultatit për të dhënat e papara më parë
Për çfarë mund të përdorim mësimin e makinerive?
Këtu, ne ndajmë disa shembuj të mësimit të makinerive që i përdorim çdo ditë dhe ndoshta nuk e kemi idenë se ato drejtohen nga ML. Asistentë personalë virtualë. Parashikimet gjatë udhëtimit. Vëzhgimi i Videove. Shërbimet e mediave sociale. Filtrimi i postës elektronike të padëshiruar dhe malware. Mbështetja e Klientit në internet. Rafinimi i rezultateve të motorit të kërkimit
Cili është problemi i regresionit në mësimin e makinerive?
Një problem i regresionit është kur ndryshorja e prodhimit është një vlerë reale ose e vazhdueshme, si "paga" ose "pesha". Mund të përdoren shumë modele të ndryshme, më i thjeshti është regresioni linear. Përpiqet të përshtatë të dhënat me hiperplanin më të mirë që kalon nëpër pika
Cili shërbim i ruajtjes AWS është më i përshtatshmi për rezervimin e të dhënave për kohëzgjatje më të gjata?
Amazon S3 Glacier është një shërbim i sigurt, i qëndrueshëm dhe jashtëzakonisht i lirë i ruajtjes së cloud për arkivimin e të dhënave dhe rezervimin afatgjatë. Klientët mund të ruajnë në mënyrë të besueshme sasi të mëdha ose të vogla të dhënash për vetëm 0,004 dollarë për gigabajt në muaj, një kursim i konsiderueshëm në krahasim me zgjidhjet e brendshme
A mund të përdorim Java për mësimin e makinerive?
Java nuk është një gjuhë programimi lider në këtë fushë, por me ndihmën e bibliotekave me burim të hapur të palëve të treta, çdo zhvillues java mund të zbatojë MachineLearning dhe të hyjë në Shkencën e të Dhënave. Duke ecur përpara, le të shohim bibliotekat më të njohura të përdorura për MachineLearning në Java