Публикации по теме 'azure'


Ускорение рабочих процессов машинного обучения в Azure с помощью рекомендаций MLOps
Введение MLOps, также известные как операции машинного обучения, представляют собой набор передовых методов, направленных на оптимизацию процесса развертывания, управления и обслуживания моделей машинного обучения в рабочей среде. В компаниях масштаба предприятия MLOps может обеспечить значительные преимущества, помогая командам масштабировать и автоматизировать свои рабочие процессы машинного обучения, что может привести к ускорению выхода на рынок, повышению точности и снижению..
Стоимость блоков данных Azure и обучение
Обзор Стремясь предоставить масштабируемую и унифицированную платформу для ETL, хранения данных и анализа данных в моей компании, мы выбрали технологии Databricks + Apache Spark в Azure. Azure и Databricks оказались полезными для ускорения инноваций, предоставив сообществу специалистов по обработке и анализу данных высокопроизводительную платформу данных и аналитики. Внедрение блоков данных Azure ускорилось, каждому пользователю и команде была предоставлена ​​свобода создавать и изменять..
Навигация в облаке: представление Microsoft Azure Well-Architected Framework, облачных ролей и…
В сегодняшнем быстро развивающемся цифровом ландшафте реализация облачной стратегии требует тщательного планирования, готовности и внедрения. В этом посте я хотел бы представить репозиторий облачных ролей и управления операциями на GitHub, поскольку он служит всеобъемлющим…
Ускоренный курс Azure AI Engineer: Dark to Cloud Series (GPT AZ-900, AI-900 и AI-102)
ЧАСТЬ 1. Облачные концепции и архитектура Azure Добро пожаловать в мир искусственного интеллекта (ИИ) и Azure. Прежде всего, давайте разберемся, что такое облачные вычисления. Проще говоря, облачные вычисления — это предоставление вычислительных услуг по запросу через Интернет вместо того, чтобы локальные серверы или персональные устройства обрабатывали приложения. Это предлагает гибкие ресурсы, экономию за счет масштаба и устраняет необходимость крупных инвестиций в аппаратное и..
Объяснимость машинного обучения для умного бизнеса
В последние годы бизнес-решения все чаще поддерживаются моделями машинного обучения, которые могут дать ответы на некоторые стратегические вопросы в интересах компаний. Давайте подумаем, например, о моделях прогнозирования спроса, которые предлагают оптимальные значения для производства товаров, поставляемых на рынок. В тот момент, когда компании решают обратиться к прогнозным моделям, чтобы поддержать их в принятии решений, они должны знать о возможном компромиссе и задать себе..
Шпаргалка по сервисам машинного обучения и искусственного интеллекта Azure
Служба Azure Bot Термин «бот» используется здесь для описания опыта, более похожего на человека, чем большинство взаимодействий с компьютером (например, Alexa или Cortana). Они находятся в онлайн-сервисах Microsoft и могут обращаться к файлам, API и базам данных Microsoft для выполнения задачи, назначенной пользователем. Служба ботов Azure специально предлагает платформу SDK для разработки ботов с платформами, которые помогают настраивать и развертывать ботов. Обратите внимание,..
Практическое руководство по развертыванию модели машинного обучения в Azure ML Studio
Привет, ребята! В этой статье мы развернем заранее написанную модель машинного обучения в Студии машинного обучения Azure. Ребята, я проведу вас через весь процесс: от создания группы ресурсов до окончательного получения конечной точки, которую вы сможете использовать в любом приложении, в котором захотите использовать свою модель машинного обучения. Я буду вести вас через этот процесс шаг за шагом. Шаг 01. Начните с создания группы ресурсов На домашней странице портала Azure..