Microsoft Azure 探索 產品 解決方案 價格 合作夥伴 資源 了解 支援 連絡銷售人員 開始使用 Azure 登入 所有Microsoft 搜尋 免費試用 Machine Learning 開始使用工作室 開始使用 Azure 上一頁投影片 下一張投影片 返回[容量] 區段 閱讀案例 閱讀案例 閱讀案例 閱讀案例 閱讀案例 閱讀案例 ...
Build machine learning models in a simplified way with machine learning platforms from Azure. Machine learning as a service increases accessibility and efficiency.
Azure Synapse Analytics,用于通过 Spark 处理和流式传输数据。 Azure Arc,可用于在 Kubernetes 环境中运行 Azure 服务。 存储和数据库选项,如 Azure SQL 数据库和 Azure Blob 存储。 Azure 应用服务,可用于部署和管理 ML 支持的应用。 Microsoft Purview,可用于发现整个组织中的数据资产并对这些资产进行编录。
Azure Synapse Analytics,用于通过 Spark 处理和流式传输数据。 Azure Arc,可用于在 Kubernetes 环境中运行 Azure 服务。 存储和数据库选项,如 Azure SQL 数据库和 Azure Blob 存储。 Azure 应用服务,可用于部署和管理 ML 支持的应用。 Microsoft Purview,可用于发现整个组织中的数据资产并对这些资产进行编录。
{inputs.data}} --test_train_ratio ${{inputs.test_train_ratio}} --learning_rate ${{inputs.learning_rate}} --registered_model_name ${{inputs.registered_model_name}}", environment="azureml://registries/azureml/environments/sklearn-1.5/labels/latest", display_name="credit_default_prediction...
Microsoft Azure Machine Learning 是用於定型、部署和管理機器學習模型的雲端平台。 其旨在供資料科學家、軟體工程師、Devops 專業人員和其他人員用於管理機器學習專案的端對端生命週期,包括:探索資料並將其備妥以用於模型化。 定型和評估機器學習模型。 註冊和管理定型的模型。 部署定型的模型,以供應用程式和服務...
Manas Mohanty1,130Reputation points•Microsoft External Staff 0 answers Azure Machine Learning deployed serverless models all retuning internal server error At some point between last Friday (27th Feb) and the morning of Friday (28th Feb) the models we have deployed as serverless endpoints on Azur...
Azure Machine Learning(简称“AML”)是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务,机器学习属人工智能的一个分支,它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别。这种方式能够通过历史数据来预测未来事件和行为,其实现方式明显优于传统的商业智能形式。微软的目标是简化使用机器学习的过程,以便于开发人员...
Vikram Singh1,975Reputation points•Microsoft Employee 0 answers Azure AI, Machine Learning Studio. I cannot open an existing running Notebook (ipynb file). In Azure AI, Machine Learning Studio, I am unable to open an existing Notebook (ipynb file) that is currently running. The compute is...
from azureml.core.compute import ComputeTarget, ComputeInstance # Use the name of your current instance compute_name = 'docs-ci' # Confirm your current instance instance = ComputeInstance.create(ws, compute_name, compute_config) instance.wait_for_completion(show_output=True) ...