AzureML机器学习和MLStud [复制链接]

在本文中，我们将学习AzureML和MLStudio。众所周知，Azure是微软的云计算服务。Azure支持的机器学习被称为AzureML，它是一个完全自动化的框架，可以构建、教学、培训和部署为web服务，并拥有可视化的开发环境，使数据科学家可以轻松地使用它。

使用AzureML作为云解决方案的好处，

它提供AzureMLStudio，用于创建模型并立即部署。可视化的用户界面，拖放功能，实时数据可视化。所有的项目、实验都存储在云中。你可以在任何地方访问它。AzureML几乎支持所有的输入数据类型作为数据源。使用R和Python扩展模型或使用训练过的模型作为模块。支持的输入数据类型

HiveHTTPMySQLSQLServerPostgreSQLPowerQuerySharePointAzureDBWebAPILocalFilesTeradata还有很多其他的数据源;你可以在微软门户网站上查看。

AzureMLStudio

在这里，我将给出AzureMLStudio的概述。您需要注册Azureportal并选择MachineLearningStudio启动它。它在浏览器中打开，如下图所示。

它是工作台软件，预先定义了建立和训练模型时要遵循的协议。根据图像，可视化工作区允许开发人员快速创建模型和可视化数据，只需单击几下鼠标。

它有6个高级导航菜单，分别是Projects(项目)、Experiments(实验)、WebService(Web服务)、Dataset(数据集)、TrainedModel(训练模型)和Settings(设置)。

项目

它列出了用户创建的所有项目和模型。项目包含所有模块实验和数据集的组合。

实验

它允许开发人员在新模型或现有模型上构建、测试和迭代多次。你可以复制模型，做很多实验，得到准确的预测结果。

Web服务

经过测试和训练的模型被部署为web服务，作为Azure环境外部使用的公共api。它根据输入参数预测结果。它返回基于训练好的部署模型数据的值。

数据集

数据集包含在AzureMLstudio中上传的数据集。它列出了上传的数据集，你也可以从微软样本数据集中挑选，可以用于你的实验。您可以使用大的New+按钮从本地计算机添加数据文件。

训练模型

保存你训练过的模型和实验，以备将来使用。

设置

选项卡允许我们查看和编辑工作区，并重新生成授权令牌。

它还允许用户通过邀请其他用户来克隆或编辑你的实验来进行合作。

任务栏

New+按钮

New按钮用于与每个进程相关的各种新动作。Newusingdataset用于从本地计算机上传新数据。它还用于上传用其他语言(如Python或Rfor模块)开发的预处理模块。从新的实验中，您可以为项目挑选样本实验或创建新的空实验。其他工具栏按钮会根据所选的导航菜单和项和进程进行更改。