Видео: Какая служба Azure может обеспечить анализ больших данных для машинного обучения?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52
Обучение Описание пути
Microsoft Azure предоставляет крепкий Сервисы для анализа большое количество данных . Один из самых эффективных способов - хранить свои данные в Данные Azure Lake Storage Gen2, а затем обработать его с помощью Spark на Лазурь Датабрики. Лазурь Транслировать Аналитика (ASA) - это Microsoft услуга в реальном времени аналитика данных.
Просто так, что такое лазурные большие данные?
Большое количество данных общий термин, который описывает большой Объем от данные . Однако в контексте данные аналитика, искусственный интеллект и машинное обучение, Большое количество данных относится к большой набор из данные который анализируется набором технологий для выявления закономерностей или тенденций.
Кроме того, какие возможности аналитики в реальном времени предоставляет Azure? Microsoft Лазурь Транслировать Аналитика - это бессерверный масштабируемый механизм обработки сложных событий от Microsoft, который позволяет пользователям разрабатывать и запускать настоящий - аналитика времени в нескольких потоках данных из таких источников, как устройства, датчики, веб-сайты, социальные сети и другие приложения.
Также, чтобы узнать, что такое аналитика данных Azure?
Данные Azure озеро Аналитика по запросу аналитика служба работы, которая упрощает большие данные . Простая разработка и массовая параллельная работа данные программы преобразования и обработки в U-SQL, R, Python и. Без инфраструктуры для управления вы можете обрабатывать данные по запросу, мгновенное масштабирование и оплата только за работу.
Как Microsoft использует большие данные?
Microsoft принимает Большое количество данных миллиарду человек, обеспечивая легкий доступ ко всем данные , большой или небольшие, и позволяя конечным пользователям анализировать все данные со знакомыми инструментами, такими как Excel. Новые технологии, такие как Apache Hadoop, могут хранить и анализировать петабайты неструктурированных данные недорого.
Рекомендуемые:
Какой лучший язык для машинного обучения?
Машинное обучение - это растущая область информатики, и несколько языков программирования поддерживают структуру и библиотеки машинного обучения. Среди всех языков программирования наиболее популярным выбором является Python, за ним следуют C ++, Java, JavaScript и C #
Что мне следует изучить для машинного обучения?
Будет лучше, если вы подробно изучите следующую тему, прежде чем приступить к изучению машинного обучения. Теория вероятности. Линейная алгебра. Теория графов. Теория оптимизации. Байесовские методы. Исчисление. Многомерное исчисление. И языки программирования и базы данных, такие как:
Какой язык программирования используется для машинного обучения?
Python Аналогичным образом задается вопрос, какой язык лучше всего подходит для машинного обучения и искусственного интеллекта? Топ-5 лучших языков программирования для искусственного интеллекта Python. Python считается первым в списке всех языков разработки ИИ благодаря своей простоте.
Что лучше для машинного обучения Java или Python?
Скорость: Java быстрее, чем Python Java в 25 раз быстрее Python. С точки зрения параллелизма Java превосходит Python. Java - лучший выбор для создания больших и сложных приложений для машинного обучения благодаря отличным масштабируемым приложениям
Можем ли мы использовать Java для машинного обучения?
Java не является ведущим языком программирования в этой области, но с помощью сторонних библиотек с открытым исходным кодом любой разработчик Java может реализовать MachineLearning и войти в науку о данных. Забегая вперед, давайте рассмотрим самые популярные библиотеки, используемые для машинного обучения на Java