Video: Кайсы Azure кызматы машина үйрөнүү үчүн чоң маалыматтарды талдоону камсыздай алат?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Үйрөнүү Жол сүрөттөмөсү
Microsoft Azure камсыз кылат бекем кызматтар талдоо үчүн чоң маалыматтар . Эң эффективдүү жолдорунун бири - бул сактоо маалыматтар ичинде Azure маалыматтары Lake Storage Gen2 жана аны Spark on аркылуу иштетиңиз Azure Databricks. Azure Агым Аналитика (ASA) - Microsoft компаниясы кызмат реалдуу убакыт үчүн маалыматтарды талдоо.
Жөн эле, азур чоң маалымат деген эмне?
Big Data а сүрөттөгөн жалпы термин чоң көлөмү маалыматтар . Бирок, контекстте маалыматтар аналитика, жасалма интеллект жана машина үйрөнүү, Big Data а билдирет чоң топтому маалыматтар моделдерди же тенденцияларды ачуу үчүн технологиялардын жыйындысы менен талданат.
Ошондой эле, Azure тарабынан берилген реалдуу убакыт аналитика мүмкүнчүлүктөрү кандай? Microsoft Azure Агым Аналитика колдонуучуларга иштеп чыгууга жана иштетүүгө мүмкүндүк берген Microsoft тарабынан серверсиз масштабдалуучу татаал окуяларды иштетүү кыймылдаткычы чыныгы - убакыт аналитикасы түзмөктөр, сенсорлор, веб-сайттар, социалдык медиа жана башка тиркемелер сыяктуу булактардан алынган бир нече маалымат агымдары боюнча.
Ошондой эле билүү үчүн, Azure маалымат аналитикасы деген эмне?
Azure маалыматтары Көл Аналитика талап боюнча болуп саналат аналитика чоң жөнөкөйлөтүлгөн жумуш кызматы маалыматтар . Оңой иштеп чыгуу жана массалык параллель иштетүү маалыматтар U-SQL, R, Python жана трансформациялоо жана иштетүү программалары. Башкаруу үчүн инфраструктура жок болсо, сиз иштете аласыз маалыматтар суроо-талап боюнча, дароо масштабдуу жана жумуш үчүн гана төлөйт.
Microsoft чоң маалыматтарды кантип колдонот?
Microsoft алып жатат Big Data бардыгына оңой жетүүнү камсыз кылуу менен миллиард адамга маалыматтар , чоң же кичинекей жана акыркы колдонуучуларга бардыгын талдоо мүмкүнчүлүгүн берет маалыматтар Excel сыяктуу тааныш куралдар менен. Apache Hadoop сыяктуу жаңы технологиялар структураланбаган петабайттарды сактап жана талдай алат маалыматтар арзан.
Сунушталууда:
Машина үйрөнүү үчүн кайсы тил эң жакшы?
Машина үйрөнүү - бул компьютер илиминин өсүп жаткан чөйрөсү жана бир нече программалоо тилдери ML алкактарын жана китепканаларды колдойт. Бардык программалоо тилдеринин ичинен эң популярдуу тандоо Python, андан кийин C++, Java, JavaScript жана C#
Машина үйрөнүү үчүн эмнени үйрөнүшүм керек?
Машина үйрөнүүнү баштоодон мурун, төмөнкү тема боюнча кеңири маалымат алсаңыз жакшы болмок. Ыктымалдуулук теориясы. Сызыктуу алгебра. График теориясы. Оптимизация теориясы. Байес усулдары. Calculus. Multivariate Calculus. Жана программалоо тилдери жана маалымат базалары:
Машина үйрөнүү үчүн кандай программалоо тили колдонулат?
Python Ошо сыяктуу эле, машина үйрөнүү жана AI үчүн кайсы тил жакшыраак? Жасалма интеллект үчүн эң мыкты 5 программалоо тилдери Python. Python жөнөкөйлүгүнөн улам AI өнүктүрүү тилдеринин тизмесинде биринчи орунда деп эсептелет. R.
Java же Pythonду машина менен үйрөнүү үчүн кайсынысы жакшы?
Ылдамдык: Java Pythonдон тезирээк Java Pythonдон 25 эсе ылдам. Кошумча шартта Java Pythonду жеңет. Java анын эң сонун масштабдуу тиркемелеринен улам чоң жана татаал машина үйрөнүү колдонмолорун куруу үчүн эң жакшы тандоо
Кластерлөөнүн кайсы түрү чоң маалыматтарды иштете алат?
Иерархиялык кластерлөө чоң маалыматтарды жакшы иштете албайт, бирок K Deans кластерлөө жасай алат. Себеби, K Орточосунун убакыт татаалдыгы сызыктуу, б.а. O(n), ал эми иерархиялык кластердик квадраттык, башкача айтканда, O(n2)