標準ML モデルを IoT デバイスに展開します。 内のイメージ図1 ML モデルをトレーニングの外観の例を示しています。エディターと CNTK v2.4 ライブラリには、Python 言語 API インターフェイスとして Visual Studio Code を使用します。数日や数週間の労力がかかるト...
Azure Machine Learning 推論 HTTP サーバー Python パッケージを使用して、Docker エンジンなしでスコアリング スクリプトをローカルでデバッグできます。 推論サーバーを使用したデバッグは、ローカル エンドポイントにデプロイする前にスコアリング スクリプトをデバッグするのに役立ちま...
バージョン Azure Machine Learning API/SDK/CLI v1 Azure Machine Learning のドキュメント 概要 設定 チュートリアル モデルを構築する Python 作業の開始 (1 日目) 画像分類をトレーニングしてデプロイする トレーニング パイプラインを構築する (Python) ...
DevOps プラクティスに慣れているユーザーには、CLIを使用することをお勧めします。 Python に精通しているデータ サイエンティストには、Azure Machine Learning SDK v2を使用したパイプラインの作成をお勧めします。 UI の使用を選ぶユーザーの場合、登録済みのコンポーネントを使用したパイプ...
機械学習ライブラリーとツールの開発(2010年代):2010年代には、パイプラインの作成を容易にする機械学習ライブラリとツールが開発された。 scikit-learn(Python用)やcaret(R用)のようなライブラリは、機械学習モデルの構築と評価のための標準化されたAPIを提供し、パイプラインの構築を容易にした。
設定は、OMLのPL/SQL、RおよびPython APIを使用して指定できます。手法に適したメトリックを使用してモデルの品質を評価します。たとえば、分類モデルには混同マトリックス、精度およびリコール、回帰モデルにはRMSE、クラスタリング・モデルにはクラスタ類似度メトリックなどを使用します。
ONNX、Python、PyTorch、Scikit-learn、TensorFlow のいずれであっても、使い慣れたツールを使って作業できるプラットフォームを探しましょう。 企業向け仕様のセキュリティ インフラストラクチャの保護に役立つ企業向け仕様のガバナンス、セキュリティ、および制御を備えたプラットフォームを探...
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機械学習のC++ Pythonのライブラリの1つdlibに気づいた。PythonにはScikit-learnという強力なライブラリがあるが、選択肢の1つとして考えておこう。機械学習のライブラリ…
たとえば、Azure がサポートしているフレームワークの 1 つに、Python ファーストのディープ ラーニング フレームワークである PyTorch があります。Azure は他にも TensorFlow や Scikit-Learn など多くのアプリケーションをサポートしていますが、別のプラットフォームでは必要なフレーム...