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共有 16 則文章
鐵人賽 Everything on Azure DAY 4
Azure AI 向前衝 系列 第 4

技術 Day 04:ML Studio 第一個實驗的佈署與預測

佈署 一般會在實驗過程中,反覆調整各個步驟的參數,找出效能最好的模型,一旦模型評估確定後,我們就可以準備將模型上線了,ML Studio 提供 Web Serv...

鐵人賽 Everything on Azure DAY 3
Azure AI 向前衝 系列 第 3

技術 Day 03:ML Studio 第一個實驗的執行結果及模型評估

執行結果說明 上一篇我們使用『線性迴歸』(Linear Regression)建立『汽車價格估價』模型,但是,還沒有看結果,我們這一篇就來看看預測的效果如何?...

鐵人賽 Everything on Azure DAY 2
Azure AI 向前衝 系列 第 2

技術 Day 02:用 Microsoft Azure Machine Learning Studio 完成第一個實驗

入門 照理講,我們應該先了解『機器學習』(Machine Learning)概念,再談如何實作,但是,長篇大論恐怕讀者跑光光,所以,還是柿子挑軟的吃,從簡單的開...

鐵人賽 Everything on Azure DAY 1
Azure AI 向前衝 系列 第 1

達標好文 技術 Day 01:用 Microsoft Azure Machine Learning Studio 學 AI

前言 第一次把玩 Azure Machine Learning Studio 十分鐘,就被它的選單給打敗了(實在太多了),之後,因為被強迫講授此一工具,有一天蹲...

鐵人賽 Data Technology DAY 16
Data Science with Azure 系列 第 12

技術 [01][Azure ML Workbench] 簡介Workbench

前言:除了azure machine learning studio 之外,微軟也推出一個好用的工具叫做azure machine learning work...

鐵人賽 Data Technology DAY 15
Data Science with Azure 系列 第 11

技術 [15][Machine Learning - Get Tips] Enhance Reliability

前言:相信許多人都開始建立自己的machine learning model, 除了大家都已經耳熟能詳的accuracy, recall等標準指標, 還有哪些方...

鐵人賽 Data Technology DAY 14
Data Science with Azure 系列 第 10

技術 [14][Machine Learning - Get Tips] Accuracy Enhancement

前言: 原演講連結: Azure Machine Learning algorithm accuracy enhancement, tips, and tr...

鐵人賽 Data Technology DAY 11
Data Science with Azure 系列 第 9

技術 [11][Machine Learning - Get Tips] 特徵值選取2/2

學習範例 範例1:數據形態的連續資料,整理成分類型的資料。 範例1-1:跟預測目的正相關 之前遇到飯店業者時, 討論過對於亞洲(台灣)和歐洲國家的旅客, 對於好...

鐵人賽 Data Technology DAY 10
Data Science with Azure 系列 第 8

技術 [10][Machine Learning - Get Tips] 特徵值選取1/2

在machine learning的世界裡,只有數學和程式能力是不夠的, 面對龐大的數據,可能有數以百計的欄位資料等著你去處理, 因此有時候你需要透過跟領域專...

鐵人賽 Data Technology DAY 7
Data Science with Azure 系列 第 7

技術 [07][Machine Learning - 推薦系統] 發佈模型api

前情提要:前面的[01]-[06][Machine Learning - 推薦系統] 已操作了一個完整的實驗,今天就要來看如何將machine learnin...

鐵人賽 Data Technology DAY 6
Data Science with Azure 系列 第 6

技術 [06][Machine Learning - 推薦系統] 動手操作2/2

前情提要:在[05][Machine Learning - 推薦系統] 動手操作1/2已經完成了實驗的前半部,今天要看到的是後半部演算法 (train mod...

鐵人賽 Data Technology DAY 5
Data Science with Azure 系列 第 5

技術 [05][Machine Learning - 推薦系統] 動手操作1/2

前情提要:從前面4天的文章當中已經瞭解了關於推薦系統的相關理論跟情境,昨天的[04][Machine Learning - 推薦系統] 精準與否看這裡更是加上...

鐵人賽 Data Technology DAY 4
Data Science with Azure 系列 第 4

技術 [04][Machine Learning - 推薦系統] 精準與否看這裡

前情提要:從[03][Machine Learning - 推薦系統] 怎麼使用模型最上手當中,了解到訓練完模型之後,透過Score Model搭配自己想要的...

鐵人賽 Data Technology DAY 3
Data Science with Azure 系列 第 3

技術 [03][Machine Learning - 推薦系統] 怎麼使用模型最上手

前情提要: 在上一篇 [Machine Learning - 推薦系統]演算法 我們已經學習了推薦系統的四個簡單的概念。也學習到如何設定Train Match...

鐵人賽 Data Technology DAY 2
Data Science with Azure 系列 第 2

技術 [02][Machine Learning - 推薦系統] 演算法介紹

前情提要: 昨天在[Machine Learning - 推薦系統]使用情境已經學習了站在使用者以及商家的角度思考推薦系統的使用情境。也註冊了Azure ML...

鐵人賽 Data Technology DAY 1
Data Science with Azure 系列 第 1

技術 [01][Machine Learning - 推薦系統] 使用情境

前言:相信許多人在最近都時常聽到機器學習、深度學習等的話題,本次的ithome鐵人系列文 Data Science with Azure 將會帶大家從幾個有趣...