ఈ ఆర్టికల్ మిమ్మల్ని అమలు చేయడంలో ఇబ్బందికరంగా ఉంటుంది అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సేవపై అభ్యాసాలు. ఈ వ్యాసంలో క్రింది గమనికలు కవర్ చేయబడతాయి,
జావాస్క్రిప్ట్లో హెచ్చరిక ఎలా చేయాలి
- అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్
- అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సర్వీస్
- మెషిన్ లెర్నింగ్ క్లౌడ్ సర్వీస్
- గ్రాఫికల్ ఇంటర్ఫేస్
- మెషిన్ లెర్నింగ్ API
- ML.NET
- ఆటోఎమ్ఎల్
కాబట్టి ఈ అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ కథనంతో ప్రారంభిద్దాం,
అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్
క్లౌడ్ యొక్క ఆగమనం కంప్యూటింగ్ మౌలిక సదుపాయాలలో కొత్త ఆరంభం. ఇది ప్రాథమికంగా ఇంటర్నెట్ ద్వారా ఉపయోగించడానికి కొనుగోలు చేయడానికి చాలా ఖరీదైన వనరులను ఉపయోగించవచ్చని అర్థం. మెషీన్ లెర్నింగ్, ముఖ్యంగా లోతైన అభ్యాసం, కంప్యూటర్ ఆర్కిటెక్చర్ల వాడకం అవసరం, ఇది చాలా ఎక్కువ మొత్తంలో ర్యామ్ మరియు VRAM (కుడా కోర్ల కోసం) ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ రెండు వస్తువులు రెండు ప్రధాన కారణాల వల్ల సంపాదించడం కష్టం -
ఒకదానికి ల్యాప్‌టాప్‌లు, వారు కలిగి ఉన్న ఫ్రేమ్‌లోని పరిమిత వనరులను మాత్రమే ప్యాక్ చేయగలవు. దీని అర్థం ఒక సాధారణ ల్యాప్‌టాప్ వినియోగదారుడు యంత్రంలో స్థానికంగా యంత్ర అభ్యాస పనులను నిర్వహించడానికి అతని / ఆమె వద్ద తగినంత వనరులను కలిగి ఉండలేరు.
RAM మరియు ముఖ్యంగా VRAM కొనుగోలు చేయడానికి చాలా ఖరీదైనవి మరియు అవి చాలా ఎక్కువ పెట్టుబడిగా కనిపిస్తాయి. బలమైన RAM మరియు VRAM లతో పాటు, మాకు హై-గ్రేడ్ CPU లకు మద్దతు అవసరం (లేకపోతే CPU వ్యవస్థకు అడ్డంకిగా నిరూపించబడుతుంది) ఇది మొత్తం ధరను మరింత ఎక్కువగా నడిపిస్తుంది.
అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆర్టికల్‌తో కదులుతోంది,
అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సర్వీస్
పై సమస్యలను పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, 24 * 7 ప్రాప్యతతో ఇంటర్నెట్ ద్వారా రిమోట్‌గా పునర్వినియోగపరచలేని వనరుల అవసరాన్ని మేము సులభంగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.
అజూర్ ML అనేది క్లౌడ్-ఆధారిత సేవ, ఇది అన్ని స్థాయిలలోని డేటా శాస్త్రవేత్తలకు క్రమబద్ధమైన అనుభవాన్ని అందిస్తుంది. చాలా మంది కొత్త ఇంజనీర్లు ఈ స్థలంలోకి ప్రవేశించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నందున ఇది చాలా ముఖ్యమైనది మరియు సహజమైన వినియోగదారు ఇంటర్ఫేస్ లేకుండా ఈ పనులను చేయటం చాలా కష్టంగా ఉంటుంది.
(మూలం: Microsoft.com)
అజూర్ ML తో పాటు ML స్టూడియో ఉంది, ఇది తప్పనిసరిగా బ్రౌజర్ ఆధారిత సాధనం, ఈ నమూనాలను రూపొందించే ఉద్దేశ్యంతో డేటా సైంటిస్ట్‌కు డ్రాగ్ అండ్ డ్రాప్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను ఉపయోగించడం సులభం.
ఎక్కువగా ఉపయోగించే అల్గోరిథంలు మరియు గ్రంథాలయాలు వినియోగదారుల కోసం పెట్టె నుండి బయటకు వస్తాయి. ఇది R మరియు పైథాన్‌లకు అంతర్నిర్మిత మద్దతును కలిగి ఉంది, అనుభవజ్ఞులైన డేటా శాస్త్రవేత్తలు వారి ఇష్టానుసారం వారి మోడల్ మరియు దాని నిర్మాణాన్ని మార్చడానికి మరియు అనుకూలీకరించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
మోడల్ నిర్మించబడి, సిద్ధమైన తర్వాత, దీనిని చాలావరకు ప్రోగ్రామింగ్ భాషల ద్వారా పిలవబడే వెబ్ సేవగా సులభంగా ఉపయోగించవచ్చు, ముఖ్యంగా తుది వినియోగదారుని ఎదుర్కొనే అనువర్తనానికి ఇది అందుబాటులో ఉంటుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ స్టూడియో మీరు వర్క్ఫ్లో నిర్మించే డ్రాగ్-అండ్-డ్రాప్ మార్గాన్ని అందించడం ద్వారా యంత్ర అభ్యాసాన్ని చాలా సరళంగా చేస్తుంది. వర్క్ఫ్లో మోడలింగ్ కోసం ML స్టూడియో మరియు అధిక సంఖ్యలో మాడ్యూళ్ళతో, ఏ కోడ్ రాయకుండా అధునాతన మోడళ్లను తయారు చేయవచ్చు.
మెషిన్ లెర్నింగ్ డేటాతో ప్రారంభమవుతుంది, ఇది వివిధ రకాల మూలాల నుండి రావచ్చు. డేటాను సాధారణంగా ఉపయోగించే ముందు “శుభ్రపరచడం” అవసరం, దీని కోసం ML స్టూడియో శుభ్రపరచడంలో సహాయపడటానికి మాడ్యూళ్ళను కలిగి ఉంటుంది. డేటా సిద్ధమైన తర్వాత, ఒక అల్గోరిథంను ఎంచుకుని, డేటాపై మోడల్‌ను “శిక్షణ” ఇవ్వవచ్చు మరియు దానిలోని నమూనాలను కనుగొనవచ్చు. ఆ తరువాత మోడల్ స్కోరింగ్ మరియు మూల్యాంకనం వస్తుంది, ఇది మోడల్ ఫలితాలను ఎంతవరకు అంచనా వేయగలదో మీకు తెలియజేస్తుంది. ఇవన్నీ దృశ్యమానంగా ML స్టూడియోలో పంపిణీ చేయబడతాయి. మోడల్ సిద్ధమైన తర్వాత, కొన్ని బటన్ క్లిక్‌లు దీన్ని వెబ్ సేవగా నియోగించుకుంటాయి కాబట్టి దీన్ని క్లయింట్ అనువర్తనాల నుండి పిలుస్తారు.
ML స్టూడియో యంత్ర అభ్యాసంలో ఉపయోగించే ప్రామాణిక అల్గోరిథంలలో ఇరవై ఐదు ముందస్తుగా అమలు చేయబడిన అమలులను అందిస్తుంది. ఇది వాటిని నాలుగు విభాగాలుగా వేరు చేస్తుంది.
- అనోమలీ డిటెక్షన్ అనేది డేటాసెట్‌లోని సాంప్రదాయిక నమూనా లేదా ఇతర వస్తువులకు సరిపోని విషయాలు, సంఘటనలు లేదా పరిశీలనల వర్గీకరణ యొక్క పద్ధతి.
- రిగ్రెషన్ అల్గోరిథంలు వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాలను కనుగొనటానికి మరియు లెక్కించడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. డిపెండెంట్ వేరియబుల్ మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ స్వతంత్ర చరరాశుల మధ్య సంబంధాన్ని ఏర్పరచుకోవడం ద్వారా, రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ ఒక ఆధారిత వేరియబుల్ యొక్క విలువను లెక్కించదగిన ఖచ్చితత్వంతో ఇన్‌పుట్‌ల సమితిని బట్టి అంచనా వేయగలదు.
- వర్గీకరణ అల్గోరిథంల యొక్క లక్ష్యం ఏమిటంటే, ఒక వర్గానికి ఇప్పటికే కేటాయించిన పరిశీలనలతో కూడిన శిక్షణ డేటా ఆధారంగా పరిశీలన ఏ తరగతికి చెందినదో గుర్తించడం.
- క్లస్టరింగ్ ఒకే సమూహంలోని వస్తువులు (క్లస్టర్ అని పిలుస్తారు) ఇతర సమూహాలలో (క్లస్టర్లు) కాకుండా ఒకదానికొకటి సమానంగా ఉండే విధంగా ఒక సమూహ వస్తువులను పైల్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తుంది.
వెబ్ సేవగా విస్తరించిన తర్వాత, HTTP ద్వారా సరళమైన REST కాల్‌లతో మోడల్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. యంత్ర అభ్యాసం నుండి వారి తెలివితేటలను పొందే అనువర్తనాలను రూపొందించడానికి ఇది డెవలపర్‌లను అనుమతిస్తుంది.
ఈ అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ వ్యాసంలో అనుసరించేది అజూర్ మరియు దాని లక్షణాల గురించి త్వరగా తెలుసుకోవడం
అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆర్టికల్‌తో కదులుతోంది,
మెషిన్ లెర్నింగ్ క్లౌడ్ సర్వీస్
క్లౌడ్ సేవలు తప్పనిసరిగా తుది వినియోగదారుని అద్దెకు ఇవ్వడానికి లేదా మరొక సంస్థ నియమించిన సేవలను (హార్డ్‌వేర్ యంత్రాలను) ఇంటర్నెట్ ద్వారా రిమోట్‌గా ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తాయి.
అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సేవ సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ కిట్‌లను & సేవలను వెంటనే డేటాను సిద్ధం చేయడానికి, రైలు చేయడానికి మరియు అనుకూల ML మోడళ్లను అమలు చేయడానికి అందిస్తుంది.పైటోర్చ్, టెన్సార్ ఫ్లో మరియు స్కికిట్-లెర్న్ వంటి ఓపెన్-సోర్స్ పైథాన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లకు బాక్స్ మద్దతు లేదు.వారు కస్టమ్ మోడళ్లను నిర్మించాల్సిన అవసరం ఉంటే లేదా లోతైన అభ్యాస నమూనాలతో పని చేయాలంటే దీనిని ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించాలి
అయినప్పటికీ, మీరు పైథాన్‌లో పనిచేయకూడదనుకుంటే లేదా సరళమైన సేవను కోరుకుంటే, దీన్ని ఉపయోగించవద్దు.
ఈ సేవలకు మంచి డేటా సైన్స్ పరిజ్ఞానం మరియు నేపథ్యం అవసరం మరియు అనుభవం లేనివారికి సిఫార్సు చేయబడదు. మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వనరులకు మాత్రమే చెల్లించండి. అజూర్ కుబెర్నెట్ సేవ ద్వారా విస్తరించడానికి అనేక ధరల శ్రేణులు.
అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆర్టికల్‌తో కదులుతోంది,
గ్రాఫికల్ ఇంటర్ఫేస్
ML వంటి సామర్థ్యాలను యాక్సెస్ చేసే మార్గాల ఆధారంగా గ్రాఫికల్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లు కోడ్ లేదా తక్కువ కోడ్ ప్లాట్‌ఫాం కాదు. వాటిలో కొన్ని డ్రాప్-డౌన్ జాబితాలు కావచ్చు, ఈ సందర్భంలో, ఇది డ్రాగ్ అండ్ డ్రాప్ సాధనం.
అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ స్టూడియో అనేది డ్రాగ్-అండ్-డ్రాప్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సాధనం, ఇది గ్రాఫికల్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లో ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి కస్టమ్ డేటాను అప్‌లోడ్ చేయడం ద్వారా యంత్ర అభ్యాస నమూనాలను రూపొందించడానికి, శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అనుకూలీకరించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. మోడల్‌కు శిక్షణ ఇచ్చిన తర్వాత, మీరు దీన్ని స్టూడియో నుండి నేరుగా వెబ్ సేవగా ఉపయోగించుకోవచ్చు.
వ్రాయవలసిన కోడ్ తక్కువగా ఉన్నప్పుడు లేదా వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్ మరియు క్లస్టరింగ్ వంటి ప్రాథమిక సమస్యల చుట్టూ ప్రధాన పని ఆధారపడి ఉన్నప్పుడు ఈ కార్యాచరణ సాధారణంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
ఈ విధానం సాధారణంగా బిగినర్ స్నేహపూర్వకంగా ఉంటుంది, అయితే దీనికి డేటా సైన్స్ లో కొంత నేపథ్య జ్ఞానం అవసరం.
దీనికి ఉచిత ఎంపిక ఉన్నప్పటికీ, ప్రామాణిక శ్రేణి సీటుకు 99 9.99, నెలకు మరియు ప్రయోగాత్మక గంటకు $ 1 ఖర్చు అవుతుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ API
అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామ్ ఇంటర్ఫేస్ (API) అనేది ఒక సంస్థ అందించే సేవ, ఇది కొన్ని ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందనలను పంపగలదు మరియు ఆ స్పందనలు ఒకరి అనువర్తనాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
ఇది మా ప్రధాన అనువర్తనాన్ని నేరుగా తగ్గించకుండా వివిధ సేవలను యాక్సెస్ చేసే సౌలభ్యాన్ని కలిగి ఉండటానికి అనుమతిస్తుంది.
మీరు పూర్ణాంకానికి డబుల్ వేయగలరా
మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క API సేవలను కాగ్నిటివ్ సర్వీసెస్ అంటారు. వీటిని అజూర్‌లోనే అమర్చవచ్చు. దృష్టి, భాష, ప్రసంగం, శోధన మరియు నిర్ణయంతో సహా ఐదు తరగతుల సేవలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. మెషీన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగించుకోవటానికి ఉత్సాహంగా ఉన్న కాని డేటా సైన్స్ నేపథ్యం లేని డెవలపర్‌లకు సరిపోయే ముందస్తు శిక్షణ పొందిన నమూనాలు ఇవి.
ఏదేమైనా, అనుకూలీకరణల విషయానికి వస్తే ఈ సేవలు తక్కువగా ఉంటాయి మరియు అందువల్ల చాలా విషయాలు బాగా నిర్వచించబడిన అవసరాలు అనువైనవి కావు.
అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆర్టికల్‌తో కదులుతోంది,
ML.NET
ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు సాధారణ అవుట్‌లైన్ కోడ్, వాటి పైన వారి స్వంత అప్లికేషన్‌ను నిర్మించవచ్చు. ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు దిగువ-స్థాయి కార్యాచరణను చూసుకోవటానికి అనుమతిస్తాయి, తద్వారా వారి అనువర్తన తర్కాన్ని మాత్రమే చూసుకోవాలి.
ML.NET కి వర్గీకరణ, రిగ్రెషన్, అనోమలీ డిటెక్షన్ మరియు సిఫారసు శిక్షణ అల్గోరిథంలు ఉన్నాయి మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల కోసం టెన్సార్‌ఫ్లో మరియు ONNX తో విస్తరించవచ్చు.
తన సొంత ML పైప్‌లైన్‌లను నిర్మించడంలో సౌకర్యంగా ఉన్న .NET డెవలపర్‌కు ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.అయినప్పటికీ, అభ్యాస వక్రత అంటే సాధారణ పైథాన్ డెవలపర్లు దూరంగా ఉండాలి.
అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆర్టికల్‌తో కదులుతోంది,
ఆటోఎమ్ఎల్
స్వయంచాలక యంత్ర అభ్యాసం ఇటీవల చాలా దృష్టిని ఆకర్షిస్తోంది మరియు ఇది మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను స్వయంచాలకంగా ఎంచుకుని శిక్షణ ఇచ్చే సాఫ్ట్‌వేర్. ఇది డేటా సైంటిస్ట్ యొక్క ఉద్యోగాన్ని సాంకేతికంగా భర్తీ చేయగలదని అనుకోవడం చాలా సులభం, వాస్తవానికి దాన్ని ఉపయోగించిన వ్యక్తికి స్పష్టంగా తెలుసు, అది చేయగల మరియు చేయలేని వాటికి పరిమితులు ఉన్నాయి.
డేటా శాస్త్రవేత్తల కోసం ప్రస్తుత మెటా (ఆటోఎమ్ఎల్ లేకుండా) మొదట ఒక బేస్ మోడల్‌ను సృష్టించడం, ఆపై హైపర్ పారామితుల కోసం వివిధ అవకాశాలపై మళ్ళించడం, అవి ఉత్తమ ఫలితాలను ఇచ్చే విలువల సమితిపైకి వచ్చే వరకు మానవీయంగా. ఒకరు సులభంగా can హించగలిగినట్లుగా, ఇది చాలా సమయం తీసుకుంటుంది మరియు హిట్ అండ్ మిస్ బేస్డ్ స్ట్రాటజీ. అలాగే, హైపారామీటర్ల సంఖ్య పెరిగేకొద్దీ శోధన స్థలం విపరీతంగా పెరుగుతుంది, కొత్త, లోతైన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్-ఆధారిత నిర్మాణాలను పూర్తిగా మళ్ళించడం మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడం దాదాపు అసాధ్యం.
ప్రస్తుతం, మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క ఆటోఎమ్ఎల్ స్వయంచాలకంగా ML మోడళ్ల సమితిని నిర్మించగలదు, తెలివిగా శిక్షణ కోసం మోడళ్లను ఎంచుకుంటుంది, ఆపై ML సమస్య మరియు డేటా రకం ఆధారంగా మీ కోసం ఉత్తమమైనదాన్ని సిఫార్సు చేస్తుంది. ఒక్కమాటలో చెప్పాలంటే, ఇది సరైన అల్గోరిథంను ఎంచుకుంటుంది మరియు హైపారామీటర్లను ట్యూన్ చేయడానికి సహాయపడుతుంది. ప్రస్తుతం, ఇది వర్గీకరణ, అంచనా మరియు రిగ్రెషన్ సమస్యలకు మాత్రమే మద్దతు ఇస్తుంది.
ఆటోఎమ్ఎల్ అజూర్ మెషిన్ లెర్నింగ్ సర్వీస్ లేదా ఎంఎల్.నెట్‌తో ఉపయోగించబడుతుంది మరియు వాటితో సంబంధం ఉన్న ఏవైనా ఖర్చులకు మీరు చెల్లించాలి.
కాబట్టి ఇది ఈ వ్యాసం చివరికి మనలను తీసుకువస్తుంది. మీరు ఈ వ్యాసాన్ని ఆస్వాదించారని నేను ఆశిస్తున్నాను. మీరు దీన్ని చదువుతుంటే, నేను మిమ్మల్ని అభినందిస్తున్నాను. మీరు ఇకపై అజూర్‌లో కొత్తవారు కాదు కాబట్టి! మీరు ఎంత ఎక్కువ ప్రాక్టీస్ చేస్తే అంత నేర్చుకుంటారు. మీ ప్రయాణాన్ని సులభతరం చేయడానికి, మేము దీనితో ముందుకు వచ్చాము అజూర్ ట్యుటోరియల్ బ్లాగ్ సిరీస్ ఇది తరచుగా నవీకరించబడుతుంది, కాబట్టి వేచి ఉండండి!
మేము అజూర్ పరీక్షలను పగులగొట్టాల్సిన అవసరం ఉన్న పాఠ్యాంశాలతో కూడా వచ్చాము! మీరు కోర్సు వివరాలను చూడవచ్చు . హ్యాపీ లెర్నింగ్!
మాకు ప్రశ్న ఉందా? దయచేసి ఈ వ్యాసం యొక్క వ్యాఖ్యల విభాగంలో దీనిని ప్రస్తావించండి మరియు మేము మిమ్మల్ని సంప్రదిస్తాము.