Video: Mikä Azure-palvelu voi tarjota big data-analyysin koneoppimista varten?
2024 Kirjoittaja: Lynn Donovan | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-15 23:46
Oppiminen Polun kuvaus
Microsoft Azure tarjoaa vankka palvelut analysointia varten Suuri data . Yksi tehokkaimmista tavoista on säilyttää omasi tiedot sisään Azure Data Lake Storage Gen2 ja käsittele se sitten Spark on -toiminnolla Taivaansininen Databricks. Taivaansininen Striimaa Analytics (ASA) on Microsoftin palvelua reaaliajassa data-analytiikka.
Yksinkertaisesti, mitä on azure big data?
Suuri data on yleinen termi, joka kuvaa a suuri tilavuus tiedot . Kuitenkin kontekstissa tiedot analytiikka, tekoäly ja koneoppiminen, Suuri data viittaa a suuri joukko tiedot jota analysoidaan tekniikan avulla kuvioiden tai trendien paljastamiseksi.
Mitä reaaliaikaisia analytiikkaominaisuuksia Azure tarjoaa? Microsoft Taivaansininen Striimaa Analytics on Microsoftin palvelimeton skaalautuva monimutkainen tapahtumakäsittelymoottori, jonka avulla käyttäjät voivat kehittää ja suorittaa todellinen - aika-analytiikka useissa tietovirroissa lähteistä, kuten laitteista, antureista, verkkosivustoista, sosiaalisesta mediasta ja muista sovelluksista.
Tiedätkö myös, mitä Azure-dataanalytiikka on?
Azure Data Järvi Analytics on tilaus analytiikka työpalvelu, joka yksinkertaistaa suurta tiedot . Kehittää helposti ja ajaa massiivisesti rinnakkain tiedot muunnos- ja käsittelyohjelmat U-SQL-, R-, Python- ja. Ilman hallittavaa infrastruktuuria voit käsitellä tiedot tarpeen mukaan, skaalautuu välittömästi ja maksa vain työstä.
Miten Microsoft käyttää big dataa?
Microsoft vie Suuri data miljardille ihmiselle tarjoamalla helpon pääsyn kaikille tiedot , iso tai pieni, ja sen avulla loppukäyttäjät voivat analysoida kaikki tiedot tutuilla työkaluilla, kuten Excelillä. Uudet tekniikat, kuten Apache Hadoop, voivat tallentaa ja analysoida strukturoimattomia petatavuja tiedot edullisesti.
Suositeltava:
Miksi sinun pitäisi opetella koneoppimista?
Se tarkoittaa, että voit analysoida tonnia tietoa, poimia siitä arvoa ja saada tietoa ja myöhemmin hyödyntää näitä tietoja koneoppimismallin kouluttamisessa ennustamaan tuloksia. Monissa organisaatioissa koneoppimisinsinööri tekee usein yhteistyötä datatutkijan kanssa työtuotteiden synkronoinnin parantamiseksi
Millä toimialoilla koneoppimista käytetään?
Useimmat big datan parissa työskentelevät teollisuudenalat ovat tunnustaneet koneoppimisteknologian arvon. Koneoppimista sovelletaan laajasti terveydenhuoltoalalla. Rahoituspalveluteollisuus. Vähittäiskauppa. Autoteollisuus. Valtion virastot. Liikenneteollisuus. Öljy- ja kaasuteollisuus
Miksi yritysten pitäisi käyttää koneoppimista?
Koneoppiminen liiketoiminnassa auttaa parantamaan liiketoiminnan skaalautuvuutta ja parantamaan yritysten liiketoimintaa eri puolilla maailmaa. Tekoälytyökalut ja lukuisat ML-algoritmit ovat saavuttaneet valtavan suosion yritysanalytiikkayhteisössä
Mitä minun pitäisi oppia koneoppimista varten?
Olisi parempi, jos opit seuraavasta aiheesta yksityiskohtaisesti ennen kuin aloitat koneoppimisen. Todennäköisyysteoria. Lineaarialgebra. Graafiteoria. Optimointiteoria. Bayesilaiset menetelmät. Calculus. Monimuuttujalaskenta. Ja ohjelmointikielet ja tietokannat, kuten:
Miten Amazon käyttää koneoppimista?
Koneoppiminen ajaa innovaatioita Amazonissa. Aggregoimalla ja analysoimalla tuotteiden ostodataa koneoppimisen avulla Amazon voi ennustaa kysyntää tarkemmin. Se käyttää myös koneoppimista analysoimaan ostotottumuksia ja tunnistamaan vilpilliset ostot. Paypal käyttää samaa lähestymistapaa, mikä johtaa a