Что ж, поскольку все мы знаем, что наука о данных - это обширная область, охватывающая множество дисциплин, использующих различные научные методы и алгоритмы для извлечения информации из данных, будь то структурированные или неструктурированные, это очень сложная задача - изучить и освоить ее. Это требует большой практической практики.

Я подробно расскажу о технологиях Microsoft Azure, которые я лично исследовал и которые считаю потрясающими.

Студия машинного обучения Azure:

Студия машинного обучения - это мощная браузерная среда с визуальным перетаскиванием, в которой не требуется кодирование. Это полностью бесплатный инструмент, предназначенный для прикладного машинного обучения, в котором вы можете опробовать различные типы алгоритмов машинного обучения, как только ваши данные будут подготовлены. Это полностью управляемая облачная служба, которая позволяет создавать, развертывать и обмениваться прогнозными и аналитическими решениями. Это полностью графический инструмент, и все, что вам нужно сделать, это потянуть и бросить.

Служба машинного обучения Azure:

Здесь вы можете быстро создавать и развертывать модели машинного обучения, используя различные инструменты и визуальный интерфейс перетаскивания. Вы можете получить встроенную поддержку широко используемых фреймворков с открытым исходным кодом, включая Python, PyTorch, ONNX, scikit-learn и TensorFlow. Когда я начал делать свой проект, меня очень беспокоила загрузка различных тяжелых библиотек и их зависимостей, которые появлялись несколько раз. Здесь на помощь приходит служба машинного обучения Azure, которая помогает вам без каких-либо препятствий сосредоточиться на действительно важных вещах. MLOps (DEvOps для машинного обучения) оптимизирует весь жизненный цикл, от подготовки данных до развертывания и мониторинга.

Виртуальная машина Azure Data Science для Linux - это виртуальная машина на основе Ubuntu, которая упрощает начало глубокого обучения в Azure. Созданы, установлены и настроены Microsoft Cognitive Toolkit, TensorFlow, Chainer, NVIDIA DIGITS, Torch, PyTorch, Caffe, Caffe2, MXNet, Deep Water, Keras и Theano, которые готовы к немедленному запуску. Также включены многие ноутбуки Jupyter.

Microsoft Azure ML - отличный опыт, и вы также можете попробовать создавать свои приложения с его помощью.