Soluzione idea Solution Idea
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I siti di social networking, i forum e altre domande frequenti su Q&i servizi si basano molto sull'assegnazione di tag, che consente l'indicizzazione e la ricerca degli utenti.Social sites, forums, and other text-heavy Q&A services rely heavily on tagging, which enables indexing and user search. Senza tag appropriati, questi siti sono molto meno efficaci.Without appropriate tagging, these sites are far less effective. Spesso, tuttavia, l'assegnazione di tag viene lasciata a discrezione degli utenti.Often, however, tagging is left to the users' discretion. Poiché gli utenti non hanno elenchi di termini comunemente cercati o una conoscenza approfondita dell'architettura di categorizzazione o delle informazioni di un sito, i post vengono spesso etichettati in maniera non corretta.And since users don't have lists of commonly searched terms or a deep understanding of the categorization or information architecture of a site, posts are frequently mislabeled. Ciò rende difficile o Impossibile trovare il contenuto quando è necessario in un secondo momento.This makes it difficult or impossible to find that content when it's needed later.
Combinando Deep Learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) con dati relativi a termini di ricerca specifici del sito, questa soluzione aiuta a migliorare significativamente la precisione dei tag sul sito.By combining deep learning and natural language processing (NLP) with data on site-specific search terms, this solution helps greatly improve tagging accuracy on your site. Quando l'utente digita il post, offre termini altamente usati come Tag consigliati, semplificando l'individuazione delle informazioni fornite da parte di altri utenti.As your user types their post, it offers highly used terms as suggested tags, making it easier for others to find the information they're providing.
ArchitetturaArchitecture
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ComponentiComponents
- Microsoft SQL Server: i dati vengono archiviati, strutturati e indicizzati utilizzando Microsoft SQL Server.Microsoft SQL Server: Data is stored, structured, and indexed using Microsoft SQL Server.
- Data Science Virtual Machine di Azure basato su GPU: l'ambiente di sviluppo principale è Microsoft Windows Server 2016 GPU DSVM NC24.GPU based Azure Data Science Virtual Machine: The core development environment is the Microsoft Windows Server 2016 GPU DSVM NC24.
- Azure Machine Learning Workbench: il Workbench viene usato per la pulizia e la trasformazione dei dati e funge da interfaccia principale per la sperimentazione e i servizi di gestione modelli.Azure Machine Learning Workbench: The Workbench is used for data cleaning and transformation, and it serves as the primary interface to the Experimentation and Model Management services.
- Servizio sperimentazione di Azure Machine Learning: il servizio sperimentazione viene usato per il training del modello, inclusa l'ottimizzazione iperparametri.Azure Machine Learning Experimentation Service: The Experimentation Service is used for model training, including hyperparameter tuning.
- Servizio di Azure Machine Learning Gestione modelli: il servizio Gestione modelli viene usato per la distribuzione del modello finale, inclusa la scalabilità orizzontale in un cluster di Azure gestito da Kubernetes.Azure Machine Learning Model Management Service: The Model Management service is used for deployment of the final model, including scaling out to a Kubernetes-managed Azure cluster.
- Notebook di Jupyter in Azure Data Science VM: Jupyter Notebooks viene usato come IDE di base per il modello, sviluppato in Python.Jupyter Notebooks on Azure Data Science VM: Jupyter Notebooks is used as the base IDE for the model, which was developed in Python.
- Azure container Registry: il servizio Gestione modelli crea e crea pacchetti di servizi Web in tempo reale come contenitori docker.Azure Container Registry: The Model Management Service creates and packages real-time web services as Docker containers. Questi contenitori vengono caricati e registrati tramite Azure Container Registry.These containers are uploaded and registered via Azure Container Registry.
- Azure Kubernetes Service (AKS): la distribuzione per questa soluzione USA il servizio Kubernetes di Azure che esegue un cluster gestito da Kubernetes.Azure Kubernetes Service (AKS): Deployment for this solution uses Azure Kubernetes Service running a Kubernetes-managed cluster. I contenitori vengono distribuiti dalle immagini archiviate in Azure Container Registry.The containers are deployed from images stored in Azure Container Registry.
Passaggi successiviNext steps
- Altre informazioni su Microsoft SQL ServerLearn more about Microsoft SQL Server
- Altre informazioni su Azure Machine Learning WorkbenchLearn more about Azure Machine Learning Workbench
- Altre informazioni su Azure Machine Learning esperimenti di esempioLearn more about Azure Machine Learning sample experiments
- Altre informazioni su Azure Machine Learning Gestione modelliLearn More about Azure Machine Learning Model Management
- Altre informazioni sui notebook di JupyterLearn more about Jupyter Notebooks
- Scopri di più su Azure Container RegistryLearn more about Azure Container Registry
- Scopri di più sul servizio Azure KubernetesLearn more about Azure Kubernetes Service