Azure Stream Analytics ve Machine Learning Studio ile yaklaşım analizini yapın (klasik)

bu makalede, yaklaşım analizi için Machine Learning Studio (klasik) kullanan basit bir Azure Stream Analytics işinin nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir. akış metin verilerini analiz etmek ve yaklaşım puanını öğrenmek için Cortana Intelligence Gallery bir Studio (klasik) yaklaşımı analiz modeli kullanırsınız.

Bu makaleden öğrendiklerinizi, bunlar gibi senaryolar için uygulayabilirsiniz:

• Veri akışı Twitter verilerinde gerçek zamanlı yaklaşım çözümleniyor.
• Destek personeli ile müşteri sohbetleri kayıtlarını analiz etme.
• Forumlar, blogların ve videoların açıklamalarını değerlendirme.
• Diğer birçok gerçek zamanlı, tahmine dayalı puan senaryosu.

Oluşturduğunuz Akış Analizi işi, blob deposundan örnek metin verileri üzerinde Kullanıcı tanımlı bir işlev (UDF) olarak, yaklaşım Analizi modelini uygular. Çıktı (yaklaşım analizinin sonucu), farklı bir CSV dosyasındaki aynı blob deposuna yazılır.

Önkoşullar

Başlamadan önce şunlara sahip olduğunuzdan emin olun:

• Etkin bir Azure aboneliği.

• İçindeki bazı Twitter verilerine sahip bir CSV dosyası. GitHubbir örnek dosya indirebilir veya kendi dosyanızı oluşturabilirsiniz. Gerçek dünyada bir senaryoda, verileri doğrudan Twitter veri akışından alırsınız.

Bir depolama kapsayıcısı oluşturun ve CSV giriş dosyasını karşıya yükleyin

Bu adımda, depolama kapsayıcınıza bir CSV dosyası yüklersiniz.

1. Azure portal kaynak oluştur > Depolama > Depolama hesabı' nı seçin.

2. Temel bilgiler sekmesini aşağıdaki ayrıntılarla doldurun ve kalan alanlar için varsayılan değerleri bırakın:

   Alan	Değer
   Abonelik	Aboneliğinizi seçin.
   Kaynak grubu	Kaynak grubunuzu seçin.
   Depolama hesabı adı	Depolama hesabınız için bir ad girin. AD Azure genelinde benzersiz olmalıdır.
   Konum	Konum seçin. Tüm kaynaklar aynı konumu kullanmalıdır.
   Hesap türü	BlobStorage

   

3. Gözden geçir + Oluştur’u seçin. Ardından, depolama hesabınızı dağıtmak için Oluştur ' u seçin.

4. Dağıtım tamamlandığında depolama hesabınıza gidin. Blob hizmeti bölümünden Kapsayıcılar’ı seçin. Ardından yeni bir kapsayıcı oluşturmak için + kapsayıcı ' yı seçin.

   

5. Kapsayıcı için bir ad sağlayın ve genel erişim düzeyinin özel olarak ayarlandığını doğrulayın. İşiniz bittiğinde Oluştur'u seçin.

   

6. Yeni oluşturulan kapsayıcıya gidin ve upload' yi seçin. daha önce indirdiğiniz sampleinput.csv dosyasını Upload.

   

Cortana Intelligence Gallery yaklaşım analytics modelini ekleme

örnek veriler bir blob 'da olduğuna göre, Cortana Intelligence Gallery ' de yaklaşım analizi modelini etkinleştirebilirsiniz.

1. Cortana Intelligence Gallery, tahmine dayalı yaklaşım analizi modeli sayfasına gidin.

2. Studio 'Da aç (klasik) seçeneğini belirleyin.

   

3. Çalışma alanına gitmek için oturum açın. Bir konum seçin.

4. Sayfanın alt kısmındaki Çalıştır ' ı seçin. İşlem çalışır ve yaklaşık bir dakika sürer.

   

5. İşlem başarıyla çalıştırıldıktan sonra sayfanın alt kısmındaki Web Hizmeti Dağıt ' ı seçin.

   

6. Yaklaşım Analizi modelinin kullanıma hazırlandığını doğrulamak için Test düğmesini seçin. "Microsoft seviyorum" gibi metin girişi sağlayın.

   

   Test çalışırsa, aşağıdaki örneğe benzer bir sonuç görürsünüz:

   

7. uygulamalar sütununda, bir Excel çalışma kitabını indirmek için Excel 2010 veya önceki bir çalışma kitabı bağlantısını seçin. Çalışma kitabı, daha sonra Stream Analytics işini ayarlamak için gerekli olan API anahtarını ve URL 'YI içerir.

   

Studio (klasik) modelini kullanan bir Stream Analytics işi oluşturma

Artık, BLOB depolama alanındaki CSV dosyasından örnek çoklu alanı içeren bir Stream Analytics iş oluşturabilirsiniz.

İşi oluşturma

Azure Portal gidin ve bir Stream Analytics iş oluşturun. Bu işleme alışkın değilseniz, bkz. Azure Portal kullanarak Stream Analytics Işi oluşturma.

İş girişini yapılandırma

İş, daha önce karşıya yüklediğiniz CSV dosyasındaki girişini BLOB depolama alanına alır.

1. Stream Analytics işinize gidin. Iş topolojisi altında girişler seçeneğini belirleyin. Akış girişi > BLOB depolaması Ekle ' yi seçin.

2. Blob Depolama ayrıntılarını aşağıdaki değerlerle doldurun:

   Alan	Değer
   Girdi diğer adı	Girişe bir ad verin. Sorgunuzu yazdığınızda bu diğer adı unutmayın.
   Abonelik	Aboneliğinizi seçin.
   Depolama hesabı	Önceki adımda yaptığınız depolama hesabını seçin.
   Kapsayıcı	Önceki adımda oluşturduğunuz kapsayıcıyı seçin.
   Olay serileştirme biçimi	CSV

3. Kaydet’i seçin.

İş çıktısını yapılandırma

İş, sonuçları girdi aldığı BLOB depolama alanına gönderir.

1. Stream Analytics işinize gidin. Iş topolojisi altında çıktılar seçeneğini belirleyin. > BLOB depolama Ekle ' yi seçin.

2. Blob depolama Depolama şu değerlerle doldurun:

   Alan	Değer
   Girdi diğer adı	Girişe bir ad girin. Sorguyu yazmak için bu diğer adı unutmayın.
   Abonelik	Aboneliğinizi seçin.
   Depolama hesabı	Önceki adımda yapmış olduğunu depolama hesabını seçin.
   Kapsayıcı	Önceki adımda oluşturduğunuz kapsayıcıyı seçin.
   Olay serileştirme biçimi	CSV

3. Kaydet’i seçin.

Studio (klasik) işlevini ekleme

Daha önce bir Studio (klasik) modelini bir web hizmetine yayımladınız. Bu senaryoda Stream Analysis işi çalıştırılan her örnek tweeti yaklaşım analizi için girişten web hizmetine gönderir. Studio (klasik) web hizmeti bir yaklaşım ( , veya ) ve tweetin pozitif positive olma olasılığını neutral negative döndürür.

Bu bölümde Stream Analysis iş içinde bir işlev tanımlayabilirsiniz. İşlev, web hizmetine bir tweet göndermek ve yanıtı geri almak için çağrılabilir.

1. Daha önce Excel çalışma kitabında indirdiğiniz web hizmeti URL'si ve API anahtarına sahip Excel olun.

2. Stream Analytics işinize gidin. Ardından İşlevler + Azure > ML > Studio Ekle'yi seçin

3. İşlev Azure Machine Learning aşağıdaki değerlerle doldurun:

   Alan	Değer
   İşlev diğer adı	Adı kullanın ve Url ve Azure Machine Learning girme seçeneği sağlayan İşlev ayarlarını el ile belirtin sentiment seçeneğini belirleyin.
   URL	Web hizmeti URL'sini yapıştırın.
   Anahtar	API anahtarını yapıştırın.

4. Kaydet'i seçin.

Verileri dönüştürmek için sorgu oluşturma

Stream Analytics, girişi incelemek ve SQL tabanlı bir bildirim temelli sorgu kullanır. Bu bölümde, girişten her tweeti okuyabilen ve ardından yaklaşım analizi gerçekleştirmek için Studio (klasik) işlevini çağıran bir sorgu oluşturabilirsiniz. Sorgu daha sonra sonucu tanımlandığı çıktıya (blob depolama) gönderir.

1. İş genel Stream Analytics geri dön.

2. İş Topolojisi'nin altında Sorgu'ya seçin.

3. Aşağıdaki sorguyu girin:

   WITH sentiment AS (  
   SELECT text, sentiment1(text) as result 
   FROM <input>  
   )  
   
   SELECT text, result.[Score]  
   INTO <output>
   FROM sentiment  
   

   Sorgu, girişteki her tweet üzerinde yaklaşım analizi gerçekleştirmek için daha önce oluşturduğunuz işlevi ( sentiment ) çağırır.

4. Sorguyu kaydetmek için Kaydet'i seçin.

Stream Analytics işini başlatıp çıktıyı denetleyin

Artık iş Stream Analytics başlayabilirsiniz.

İşi başlatma

1. İş genel Stream Analytics geri dön.

2. Sayfanın üst kısmından Başlat'ı seçin.

3. İş başlat'ta Özel'i seçin ve ardından CSV dosyasını blob depolamaya yüklediğiniz günden bir gün önce seçin. İşiniz bittiğinde Başlat’ı seçin.

Çıkışı denetleme

1. İzleme kutusunda etkinlik görene kadar işin birkaç dakika çalışmasına izin ver.

2. Normalde blob depolamanın içeriğini incelemek için kullanabileceğiniz bir aracınız varsa, kapsayıcıyı incelemek için bu aracı kullanın. Alternatif olarak, aşağıdaki adımları aşağıdaki adımları Azure portal:

   1. Depolama Azure portal, depolama hesabınız ve hesap içinde kapsayıcıyı bulun. Kapsayıcıda iki dosya görüyorsunuz: örnek tweet'leri içeren dosya ve Stream Analytics işi tarafından oluşturulan csv dosyası.
   2. Oluşturulan dosyaya sağ tıklayın ve İndir'i seçin.

3. Oluşturulan CSV dosyasını açın. Aşağıdaki örnekte olduğu gibi bir şey görüyorsunuz:

   

Ölçümleri görüntüle

Studio (klasik) işleviyle ilgili ölçümleri de görüntüabilirsiniz. İşlevle ilgili aşağıdaki ölçümler işe genel bakışın İzleme kutusunda görüntülenir:

• İşlev İstekleri, Studio (klasik) web hizmetine gönderilen isteklerin sayısını gösterir.
• İşlev Olayları, istekte olay sayısını gösterir. Varsayılan olarak, bir Studio (klasik) web hizmetine yapılan her istek en fazla 1.000 olay içerir.

Sonraki adımlar

• Azure Stream Analytics'a giriş
• Azure Akış Analizi Sorgu Dili Başvurusu
• REST API Machine Learning Studio'Machine Learning (klasik) tümleştirin
• Azure Akış Analizi Yönetimi REST API'si Başvurusu