ข้ามไปที่เนื้อหาหลัก

Azure Machine Learning Studio มีอะไรน่าสนใจบ้าง

         Azure Machine Learning Studio เป็นบริการของไมโครซอฟร์ที่เปิดให้บริการสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้สามารถใช้งานด้าน Machine Learning โดยสร้างสภาพแวดล้อมที่พร้อมให้ใช้งานที่สะดวกรวดเร็วขึ้น พร้อมทั้งเตรียมทรัพยากรสำหรับการประมวลผลที่มีการขยายเพิ่มขึ้นอย่างไม่มีขีดจำกัด 

ใน Azure Machine Learning Studio  ประกอบไปด้วย 3 ส่วนหลัก คือ

            ส่วนแรก เป็น Azure Machine Learning workspace ใช้สำหรับสร้าง Workspace Resource ของคุณ คุณสามารถใช้งาน Workspace ในการจัดการข้อมูล คำนวณทรัพยากร เขียนโค้ต สร้างโมเดลต่างๆ และอื่นๆ บน Azure ได้สะดวกยิ่งขึ้น ตามการใช้งานใน Machine Learning workload หลังจากสร้าง Workspace แล้ว คุณสามารถใช้งาน ในการพัฒนาซูลูชั่นต่าๆ สามารถใช้บริการต่างๆ ผ่าน Azure Machine Learning Studio ได้

            ส่วนที่ 2 เป็น Azure Machine Learning studio

สำหรับการใช้งาน Azure Machine Learning Studio ซี่งมี ASSET ที่ประกอบไปด้วย 
  • DataSets เป็นชุดข้อมูลที่ทาง Azure Machine Learning Studio ได้เตรียมไว้สำหรับการใช้งาน
  • Experiments 
  • Modules เป็นโมเดลสำหรับการทดสอบและสอน Machine Learning
  • Notebooks 
  • Trained Models
  • Tranforms
  • Web Service 
        ส่วนที่ 3 Azure Machine Learning compute เป็นบริการสำหรับการเทรนดาต้า และ จัดการตัวโมเดล Machine Learning เพื่อทำการประมวลผลหรือเทรนิ่งดาต้า ซึ่งกระบวนการจะทำงานบน Cloud Baseคุณสามมรถทำการรันโมเดลของข้อมูลและประมวลผลข้อมูลได้ ใน Azure Machine Learning Studio จะสามารถจัดการ Targets ต่างๆ สำหรับการใช้งานกิจกรรมต่างๆ เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่ง Azure Machine Learning compute คุณสามารถสร้างสิ่งต่างๆ เหล่านี้ ได้
  • Compute Instances เป็นการพัฒนา Workstations ของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งสามารถทำงานข้อมูลและโมเดล Machine Learning ได้
  • Compute Clusters ส่วนนี้ใช้เพื่อขยาย Cluster เพิ่มในตัว VMs เวอร์ชัวล์แมทชิน ตามความต้องการของการประมวลผลของ Project ได้ 
  • Inference Clusters ส่วนนี้เพื่อการวิเคราะห์แนวโน้ม โดยมีบริการ predicitive สำหรับการเทรนข้อมูล
  • ส่วนสุดท้าย Attached Compute ทำการลิงค์ทรัพยากรบน Azure ทั้งหมดผ่านตัว VMs 


สรุป 

Azure Machine Learning  เป็นบริการบนคลาวด์เพื่อรองรับการใช้งาน Machine Learning ซึ่งทาง Azure ได้เตรียมเครื่องมือต่างๆ สำหรับการใช้งาน เข้าไปลองดูได้ 


อ่านบทความแล้ว ก็คอมเมนต์มาได้


ความคิดเห็น

โพสต์ยอดนิยมจากบล็อกนี้

SaaS API-Base Definition, Benefits, Challenges, Problems and Goal for Innovation

What is an Application Programming Interface? API is a set of protocols, standards, and tools that allow two or more software applications to connect and share specific data. API  What is API-Base Saas? API-based SaaS is a software application hosted in the cloud. Users and other programs can access the software’s features, data, and functions via an API instead of a user interface. API refers to the software delivery model as a SaaS Application's functionalist and features are exposed and made to customers through APIs. This combination of the business model of technology on a cloud-base.   This is an integration Service on the cloud provider The Benefits of API-Base SaaS User Experience  Simplifies Development  Increases Accessibility Flexible and Scalable  The Challenges of API-Base SaaS Startup Performance  Integration  Security Pricing What’s The Difference Between SaaS And An API? RPC APIs.  WebSocket APIs. SOAP APIs. REST APIs. The Too...

Interactive เทคโนโลยีเชิงโต้ตอบเปลี่ยนโลกเข้าสู่ยุค Metaverse

เทคโนโลยี Interactive คืออะไร คำนิยามของ เทคโนโลยี Interactive ที่สร้างและพัฒนาขึ้นสำหรับโปรแกรมหรือแอพลิเคชั่นที่เป็น Real-Time เรียกง่ายๆว่า Real-Time Programming (RTP) โดยเน้นไปยังผู้ใช้หรือมนุษย์นั้นเอง จะประกอบไปด้วย 2 องค์ประกอบ คือ ส่วนแรก เทคโนโลยี Interactive เข้าทำการเปลี่ยนแปลรูปร่าง ขนาด และรูปแบบ ซึ่งมาจาก web service อุปกรณ์ sensor ผ่านคอมพิวเตอร์ และมือถือ เป็นผสมผสานระหว่างระบบดิจิทัลและแอนนาล๊อกเข้าด้วยกัน ผ่านปุ่ม สไลด์เดอร์ หรือสวิทซ์ เพื่อการควบคุมในส่วนควบคุมทั้งหมด ที่เรียกว่า Control panel  ส่วนที่ 2  แอพลิเคชั่นที่ทำงานแบบ Real Time Application ถูกออกแบบในแนวคิดหลักของเทคโนโลยี Real Time  อ้างอิง https://interactiveimmersive.io/blog/beginner/02-interactive-technology/ เทคโนโลยีเชิงโต้ตอบที่เน้นการสร้างต้นแบบที่เร็วขึ้น มีประโยชน์อย่างมากในแอปพลิเคชันและประสบการณ์การสร้างต้นแบบ  ประเภทของเทคโนโลยี Interactive  มี 6 ประเภท 1. IoT เป็นแนวคิดจะเปลี่ยนบริการทุกบริการให้อยู่บนเครือข่ายอินเทอร์เน็ต และสามารถเชื่อมต่อเข้ากับแอพลิเคชั่นทุกแอ...