2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2025-01-22 17:39
Učenie Popis cesty
Microsoft Azure poskytuje robustný služby na analýzu veľké dáta . Jedným z najefektívnejších spôsobov je skladovanie údajov v Údaje Azure Lake Storage Gen2 a potom ho spracujte pomocou Spark on Azure Databricks. Azure Prúd Analytics (ASA) patrí spoločnosti Microsoft služby v reálnom čase dátovú analytiku.
Jednoducho, čo sú azúrové veľké dáta?
Veľké dáta je všeobecný pojem, ktorý opisuje a veľký objem údajov . Avšak v kontexte údajov analytika, umelá inteligencia a strojové učenie, Veľké dáta odkazuje na a veľký súbor údajov ktorý je analyzovaný súborom technológií na odhalenie vzorov alebo trendov.
Aké možnosti analýzy v reálnom čase poskytuje Azure? Microsoft Azure Prúd Analytics je bezserverový škálovateľný komplexný nástroj na spracovanie udalostí od spoločnosti Microsoft, ktorý umožňuje používateľom vyvíjať a spúšťať reálny - časová analytika na viacerých tokoch údajov zo zdrojov, ako sú zariadenia, senzory, webové stránky, sociálne médiá a ďalšie aplikácie.
Tiež vedieť, čo je to analytika údajov Azure?
Údaje Azure Jazero Analytics je na požiadanie analýzy pracovný servis, ktorý zjednodušuje veľké údajov . Ľahko sa rozvíja a prebieha masívne paralelne údajov transformačné a spracovateľské programy v U-SQL, R, Python a. Bez infraštruktúry na správu môžete spracovať údajov na požiadanie, škálovať okamžite a platiť len za prácu.
Ako Microsoft využíva veľké dáta?
Microsoft berie Veľké dáta miliarde ľudí poskytovaním jednoduchého prístupu pre všetkých údajov , veľký alebo malé a umožňujúce koncovým používateľom analyzovať všetky údajov so známymi nástrojmi, ako je Excel. Nové technológie, ako napríklad Apache Hadoop, dokážu ukladať a analyzovať neštruktúrované petabajty údajov lacno.
Odporúča:
Ktorý jazyk je najlepší na strojové učenie?
Strojové učenie je rastúcou oblasťou informatiky a niekoľko programovacích jazykov podporuje rámec ML a knižnice. Spomedzi všetkých programovacích jazykov je Python najobľúbenejšou voľbou, po ktorej nasleduje C++, Java, JavaScript a C#
Čo by som sa mal naučiť pre strojové učenie?
Bolo by lepšie, keby ste sa podrobne dozvedeli viac o nasledujúcej téme skôr, ako sa začnete učiť strojové učenie. Teória pravdepodobnosti. Lineárna algebra. Teória grafov. Teória optimalizácie. Bayesovské metódy. Calculus. Viacrozmerný počet. A programovacie jazyky a databázy ako:
Ako by ste definovali analýzu veľkých dát?
Analytika veľkých údajov je často zložitý proces skúmania veľkých a rôznorodých súborov údajov alebo veľkých údajov s cieľom odhaliť informácie - ako sú skryté vzorce, neznáme korelácie, trendy na trhu a preferencie zákazníkov - ktoré môžu organizáciám pomôcť prijímať informované obchodné rozhodnutia
Čo je lepšie pre strojové učenie Java alebo Python?
Rýchlosť: Java je rýchlejšia ako Python Java je 25-krát rýchlejšia ako Python. V rámci súbežnosti Java poráža Python. Java je najlepšou voľbou pre vytváranie veľkých a zložitých aplikácií strojového učenia vďaka svojim vynikajúcim škálovateľným aplikáciám
Prečo sa učenie založené na inštanciách nazýva lenivé učenie?
Učenie založené na inštanciách zahŕňa najbližšieho suseda, lokálne váženú regresiu a metódy uvažovania na základe prípadov. Metódy založené na inštanciách sa niekedy označujú ako metódy lenivého učenia, pretože oneskorujú spracovanie, kým nebude potrebné klasifikovať novú inštanciu