Бейне: Қай Azure қызметі машиналық оқыту үшін үлкен деректерді талдауды қамтамасыз ете алады?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Соңғы өзгертілген: 2023-12-15 23:49
Үйрену Жол сипаттамасы
Microsoft Azure қамтамасыз етеді берік қызметтер талдау үшін үлкен деректер . Ең тиімді әдістердің бірі - сақтау деректер ішінде Azure деректері Lake Storage Gen2, содан кейін оны Spark қосулы арқылы өңдеңіз Лазур Databricks. Лазур Ағын Аналитика (ASA) - Microsoft корпорациясы қызмет нақты уақыт үшін деректерді талдау.
Қарапайым, үлкен деректер деген не?
Үлкен деректер сипаттайтын жалпы термин болып табылады үлкен көлемі деректер . Дегенмен, контексте деректер аналитика, жасанды интеллект және машиналық оқыту, Үлкен деректер а-ға сілтеме жасайды үлкен жиынтығы деректер үлгілерді немесе трендтерді ашу үшін технологиялар жиынтығымен талданады.
Сондай-ақ, Azure ұсынған нақты уақыттағы талдау мүмкіндіктері қандай? Microsoft Лазур Ағын Аналитика - пайдаланушыларға әзірлеуге және іске қосуға мүмкіндік беретін Microsoft корпорациясының серверсіз масштабталатын күрделі оқиғаларды өңдеу механизмі шынайы - уақыт талдауы құрылғылар, сенсорлар, веб-сайттар, әлеуметтік медиа және басқа қолданбалар сияқты көздерден алынған бірнеше деректер ағынында.
Сондай-ақ, Azure деректер талдауы дегеніміз не?
Azure деректері Көл Аналитика сұранысқа ие аналитика үлкен жұмысты жеңілдететін қызмет көрсету деректер . Оңай дамып, жаппай параллель жүріңіз деректер U-SQL, R, Python және түрлендіру және өңдеу бағдарламалары. Басқарылатын инфрақұрылым болмаса, өңдеуге болады деректер сұраныс бойынша, бірден масштабтаңыз және тек жұмыс үшін төлеңіз.
Microsoft үлкен деректерді қалай пайдаланады?
Microsoft алып жатыр Үлкен деректер барлығына оңай қол жеткізуді қамтамасыз ету арқылы миллиард адамға деректер , үлкен немесе шағын және түпкі пайдаланушыларға барлығын талдауға мүмкіндік береді деректер Excel сияқты таныс құралдармен. Apache Hadoop сияқты жаңа технологиялар құрылымсыз петабайттарды сақтай және талдай алады деректер арзан.
Ұсынылған:
Машиналық оқыту үшін ең жақсы тіл қайсы?
Машиналық оқыту – информатиканың өсіп келе жатқан саласы және бірнеше бағдарламалау тілдері ML құрылымы мен кітапханаларды қолдайды. Барлық бағдарламалау тілдерінің ішінде Python ең танымал таңдау болып табылады, одан кейін C++, Java, JavaScript және C# келеді
Машиналық оқыту үшін қандай бағдарламалау тілі қолданылады?
Python Сол сияқты, машиналық оқыту мен AI үшін қай тіл жақсырақ? Жасанды интеллектке арналған ең жақсы 5 бағдарламалау тілі Python. Python қарапайымдылығына байланысты AI әзірлеу тілдерінің тізімінде бірінші орында деп саналады. R.
Кластерлеудің қай түрі үлкен деректерді өңдей алады?
Иерархиялық кластерлеу үлкен деректерді жақсы өңдей алмайды, бірақ K Means кластерлеуі мүмкін. Себебі K ортасының уақыттық күрделілігі сызықтық, яғни O(n), ал иерархиялық кластерлеу квадраттық, яғни O(n2)
Неліктен HIM маманы үшін деректерді талдауды түсіну маңызды?
Үлкен деректерді талдау және информатика HIM мамандары пациент деректерін дәйекті және жылдам алу, басқару, талдау және түсіндіру үшін жұмыс істейді. Сондай-ақ HIM мамандары үшін осы аренада жаңа дағдыларды үйренуді және дамытуды жалғастыру маңызды, өйткені денсаулық сақтау деректерінің процестері үнемі өзгеріп, жетілдіріліп отырады
Біз Java-ны машиналық оқыту үшін пайдалана аламыз ба?
Java бұл домендегі жетекші бағдарламалау тілі емес, бірақ үшінші тараптың ашық бастапқы кітапханаларының көмегімен кез келген java әзірлеушісі MachineLearning бағдарламасын енгізіп, Data Science саласына кіре алады. Алға қарай Java тіліндегі MachineLearning үшін пайдаланылатын ең танымал кітапханаларды қарастырайық