Документация по машинному обучению Azure
Узнайте, как встраивать интеллектуальные алгоритмы в приложения и веб-сайты, используя решения "Машинное обучение Azure". Руководства, краткие инструкции, справочники по API и примеры использования.
Краткие руководства
Установка и начало работы со службой "Машинное обучение Azure"
Краткие руководства
- Использование Python для начала работы со службой
- Использование портала Azure для начала работы со службой
Руководство по классификации изображений с использованием данных MNIST
- Часть 1. Обучение собственной модели
- Часть 2. Развертывание этой модели
Руководство по моделированию регрессии с данными о поездках в такси Нью-Йорка
- Часть 1. Подготовка данных для построения модели
- Часть 2. Автоматическое обучение моделей в службе "Машинное обучение"
Работа с собственными моделями
- Использование модели для запроса и получения данных
- Пакетное прогнозирование с помощью конвейеров машинного обучения
Другие технологии машинного обучения Майкрософт
Cognitive Services
API, предоставляющие интеллектуальные алгоритмы для приложений, веб-сайтов и программ-роботов.
Студия машинного обучения Azure
Инструмент для совместной работы, поддерживающий функцию перетаскивания объектов и предназначенный для создания, тестирования и развертывания решений для прогнозной аналитики с помощью R или Python.
Службы машинного обучения SQL Server
Аналитика в базе данных с поддержкой R и Python.
Сервер машинного обучения Майкрософт.
Гибкая корпоративная платформа машинного обучения, поддерживающая развертывания R и Python в Windows и Linux, а также в кластерах HDInsight Spark и Hadoop.
Процесс обработки и анализа данных группы
Командный процесс обработки и анализа данных, который позволяет специалистам эффективно доставлять решения прогнозной аналитики и интеллектуальные приложения.
Виртуальная машина для обработки и анализа данных
Эксперименты, выполняемые без установки и настройки программного обеспечения, с использованием Виртуальных машин для обработки и анализа данных и глубокого обучения. Популярные средства аналитики данных, машинного обучения и ИИ являются предварительно установленными.