Browse all Azure training Azure Overview Microsoft Azure is a cloud computing platform with an ever-expanding set of services to help you build solutions to meet your business goals. Azure services support everything from simple to complex. Azure has simple web services for hosting your business...
Azure 机器学习简介 Azure 机器学习是一种用于创建和管理机器学习系统端到端生命周期的平台。 Azure 机器学习与框架无关,可让你灵活使用喜欢的技术,例如 TensorFlow、PyTorch、ONNX、MLFlow 和 Scikit-learn。 Azure 机器学习简介 Azure 机器学习使熟悉机器学习框架的用户能够使用代码快速训练和...
Training Products Career Paths Browse all training Educator Center Student Hub FAQ & Help 1% Welcome to Microsoft Learn Learn to design, build, test, and maintain cloud applications and services in cloud and hybrid environments with Microsoft Azure. Whether you are or wish to become a Microsoft ...
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Microsoft Azure 提供 Azure 机器学习服务 - 这是一个基于云的平台,用于大规模运行试验,以利用数据训练预测模型,并将训练后的模型作为服务发布。 Azure 机器学习提供以下特性和功能: 特性功能 自动化机器学习此特性使非专业人员可以根据数据快速创建有效的机器学习模型。
Azure 机器学习是一个平台,用于在云中运行机器学习工作负载。 通过构建在 Microsoft Azure 云平台上的 Azure 机器学习,可以管理: 用于机器学习工作负载的可扩展按需计算。 用于从各种源引入数据的数据存储和连接。 自动执行模型训练、部署和管理过程的机器学习工作流业务流程。
training_data:${{parent.jobs.transform-job.outputs.transformed_data}}outputs:model_output:mode:rw_mounttest_data:mode:rw_mountcode:src/trainenvironment:azureml:AzureML-sklearn-0.24-ubuntu18.04-py37-cpu@latestcompute:azureml:cpu-clustercommand:>-pythontrain.py--training_data${{inputs.training_...
Azure 机器学习是一种用于加速和管理机器学习项目生命周期的云服务。 机器学习专业人员、数据科学家和工程师可以在他们的日常工作流中使用它来训练和部署模型以及管理机器学习操作。 可以在 Azure 机器学习中创建模型,也可以使用从开源平台构建的模型,例如 Pytorch、TensorFlow 或 scik...
與其他 Microsoft 服務 (例如 Power BI、Azure Cosmos DB 和 Azure Machine Learning) 的深度整合。 資料移轉:資料可能已儲存在現有資源,但需要移轉至新式平台,才能轉換至可採取行動的深入解析。Azure 資料移轉服務包含協助從 SQL Server、PostgreSQL、Oracle 和 MongoDB 等的系統中移轉資料的工具。
正如我们在上一单元中所讨论的,可以将模型部署到多种计算目标,包括本地计算、Azure 容器实例 (ACI)、Azure Kubernetes 服务 (AKS) 群集或物联网 (IoT) 模块。 Azure 机器学习将“容器”用作部署机制,对模型和代码进行打包,以将其用作可部署到所选计算目标中的容器的映像。