Video: Kuri „Azure“paslauga gali teikti didelių duomenų analizę mašininiam mokymuisi?
2024 Autorius: Lynn Donovan | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2023-12-15 23:50
Mokymasis Kelio aprašymas
Microsoft Azure suteikia tvirtas paslaugos analizuoti dideli duomenys . Vienas iš efektyviausių būdų yra saugoti savo duomenis in Azure duomenys Lake Storage Gen2 ir apdorokite jį naudodami Spark on Azure Duomenų blokai. Azure Srautas Analizė (ASA) yra „Microsoft“. paslauga realiu laiku duomenų analitika.
Tiesiog, kas yra „Azure Big Data“?
Dideli duomenys yra bendrinis terminas, apibūdinantis a didelis apimtis duomenis . Tačiau kontekste duomenis analitika, dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis, Dideli duomenys nurodo a didelis rinkinys duomenis kuri analizuojama technologijų rinkiniu, siekiant atskleisti modelius ar tendencijas.
Be to, kokias realaus laiko analizės galimybes teikia „Azure“? Microsoft Azure Srautas Analizė yra be serverio keičiamas sudėtingas įvykių apdorojimo variklis, sukurtas „Microsoft“, leidžiantis vartotojams kurti ir paleisti tikras - laiko analitika keliuose duomenų srautuose iš šaltinių, pvz., įrenginių, jutiklių, svetainių, socialinės žiniasklaidos ir kitų programų.
Taip pat žinoti, kas yra „Azure“duomenų analizė?
Azure duomenys ežeras Analizė yra pagal poreikį analitika darbo paslauga, kuri labai supaprastina duomenis . Lengvai vystykite ir važiuokite lygiagrečiai duomenis transformavimo ir apdorojimo programos U-SQL, R, Python ir. Neturėdami valdomos infrastruktūros, galite apdoroti duomenis pagal poreikį, iš karto apskaičiuokite ir mokėkite tik už darbą.
Kaip „Microsoft“naudoja didelius duomenis?
Microsoft imasi Dideli duomenys milijardui žmonių suteikdami lengvą prieigą prie visų duomenis , didelis arba mažas, ir leidžia galutiniams vartotojams analizuoti viską duomenis su pažįstamais įrankiais, pvz., „Excel“. Naujos technologijos, tokios kaip „Apache Hadoop“, gali saugoti ir analizuoti nestruktūrizuotų petabaitų duomenis nebrangiai.
Rekomenduojamas:
Kuri kalba yra geriausia mašininiam mokymuisi?
Mašinų mokymasis yra auganti kompiuterių mokslo sritis, o kelios programavimo kalbos palaiko ML sistemą ir bibliotekas. Tarp visų programavimo kalbų populiariausias pasirinkimas yra Python, po kurio seka C++, Java, JavaScript ir C#
Ko turėčiau išmokti mašininiam mokymuisi?
Būtų geriau, jei prieš pradėdami mokytis mašininio mokymosi, išsamiai sužinotumėte apie šią temą. Tikimybių teorija. Tiesinė algebra. Grafų teorija. Optimizavimo teorija. Bajeso metodai. Skaičiavimas. Daugiamatis skaičiavimas. Ir programavimo kalbos bei duomenų bazės, tokios kaip:
Kokia programavimo kalba naudojama mašininiam mokymuisi?
Python Panašiai klausiama, kuri kalba yra geriausia mašininiam mokymuisi ir AI? 5 geriausios dirbtinio intelekto programavimo kalbos Python. „Python“dėl savo paprastumo laikomas pirmoje vietoje visų AI kūrimo kalbų sąraše. R. R yra viena iš veiksmingiausių kalbų ir aplinkų, leidžiančių analizuoti ir manipuliuoti duomenimis statistikos tikslais.
Kuris yra geresnis mašininiam mokymuisi „Java“ar „Python“?
Greitis: „Java“yra greitesnė nei Python „Java“yra 25 kartus greitesnė nei „Python“. Lygiagretumo tarpai, „Java“lenkia Python. „Java“yra geriausias pasirinkimas kuriant dideles ir sudėtingas mašininio mokymosi programas dėl puikių mastelio keitimo programų
Ar galime naudoti „Java“mašininiam mokymuisi?
„Java“nėra pirmaujanti programavimo kalba šioje srityje, tačiau naudodamas trečiųjų šalių atvirojo kodo bibliotekas, bet kuris „Java“kūrėjas gali įdiegti mašininį mokymąsi ir patekti į duomenų mokslą. Eidami į priekį, pažiūrėkime į populiariausias bibliotekas, naudojamas mašininiam mokymuisi „Java“