Video: Koja Azure usluga može pružiti analizu velikih podataka za mašinsko učenje?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zadnja izmjena: 2023-12-15 23:44
Učenje Opis putanje
Microsoft Azure pruža robustan usluge za analizu veliki podaci . Jedan od najefikasnijih načina je da ih pohranite podaci in Azure podaci Lake Storage Gen2, a zatim ga obradite pomoću Spark on Azure Databricks. Azure Potok Analitika (ASA) je Microsoft usluga za realno vrijeme analitiku podataka.
Jednostavno, šta su azure veliki podaci?
Big Data je generički termin koji opisuje a veliko volume of podaci . Međutim, u kontekstu podaci analitiku, veštačku inteligenciju i mašinsko učenje, Big Data odnosi se na a veliko set of podaci koji se analizira skupom tehnologija kako bi se otkrili obrasci ili trendovi.
Takođe, koje su mogućnosti analize u realnom vremenu koje pruža Azure? Microsoft Azure Potok Analitika je Microsoftov skalabilni mehanizam za obradu složenih događaja bez servera koji korisnicima omogućava razvoj i pokretanje pravi - vremenska analitika na više tokova podataka iz izvora kao što su uređaji, senzori, web stranice, društveni mediji i druge aplikacije.
Takođe da znate šta je Azure analitika podataka?
Azure podaci Lake Analitika je na zahtjev analitika posao servis koji uveliko pojednostavljuje podaci . Lako se razvijaju i rade masovno paralelno podaci programi za transformaciju i obradu u U-SQL, R, Python i. Bez infrastrukture za upravljanje, možete obraditi podaci na zahtjev, skalira odmah i plaća samo po poslu.
Kako Microsoft koristi velike podatke?
Microsoft uzima Big Data milijardu ljudi tako što će svima omogućiti lak pristup podaci , veliki ili mali, i omogućavajući krajnjim korisnicima da analiziraju sve podaci sa poznatim alatima kao što je Excel. Nove tehnologije, kao što je Apache Hadoop, mogu pohraniti i analizirati petabajte nestrukturiranih podaci jeftino.
Preporučuje se:
Koji je najbolji jezik za mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je rastuća oblast računarstva i nekoliko programskih jezika podržava ML okvir i biblioteke. Među svim programskim jezicima, Python je najpopularniji izbor, a slijede C++, Java, JavaScript i C#
Zašto biste trebali naučiti mašinsko učenje?
To znači da možete analizirati gomilu podataka, izvući vrijednost i steći uvid iz njih, a kasnije iskoristiti te informacije za obuku modela mašinskog učenja za predviđanje rezultata. U mnogim organizacijama, inženjer mašinskog učenja često radi u partnerstvu sa naučnikom za podatke radi bolje sinhronizacije radnih proizvoda
Da li je mašinsko učenje bez nadzora?
Učenje bez nadzora je tehnika mašinskog učenja, u kojoj ne morate nadzirati model. Nenadzirano mašinsko učenje pomaže vam da pronađete sve vrste nepoznatih obrazaca u podacima. Grupiranje i udruživanje su dvije vrste učenja bez nadzora
Šta je mašinsko učenje pomoću Pythona?
Uvod u mašinsko učenje pomoću Pythona. Mašinsko učenje je vrsta umjetne inteligencije (AI) koja omogućava kompjuterima mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. Mašinsko učenje se fokusira na razvoj kompjuterskih programa koji se mogu promijeniti kada su izloženi novim podacima
Koje industrije koriste mašinsko učenje?
Većina industrija koje rade s velikim podacima prepoznale su vrijednost tehnologije strojnog učenja. Mašinsko učenje je široko primjenjivo u zdravstvenoj industriji. Industrija finansijskih usluga. Industrija maloprodaje. Automobilska industrija. Vladine agencije. Transportation Industries. Industrija nafte i plina