Was ist Azure Machine Learning?
Azure Machine Learning ist ein Clouddienst zum Beschleunigen und Verwalten des Lebenszyklus von Machine Learning-Projekten: Machine Learning-Experten, wissenschaftliche Fachkräfte für Daten und Techniker können sie in ihren täglichen Workflows verwenden: Trainieren und Bereitstellen von Modellen und Verwalten von MLOps …
Wie funktioniert AutoML?
AutoML – Machine Learning automatisieren Machine Learning (maschinelles Lernen) ermöglicht die Extraktion von Wissen aus Datenbeständen: So lernt ein Computerprogramm anhand von Beispieldaten Muster und erstellt auf dieser Grundlage Prognosen für die Zukunft.
Welcher Algorithmus kann zur Klassifizierung verwendet werden?
Häufige Algorithmen für die Durchführung der Klassifikation sind Support Vector Machine (SVM), Entscheidungsbäume mit Boosting und Bagging, k-Nearest-Neighbor-Verfahren, naive Bayes-Klassifizierung, Diskriminanzanalyse, logistische Regression und neuronale Netze.
Was gehört zu Machine Learning?
Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Mithilfe des maschinellen Lernens werden IT-Systeme in die Lage versetzt, auf Basis vorhandener Datenbestände und Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und Lösungen zu entwickeln. Es wird quasi künstliches Wissen aus Erfahrungen generiert.
Was ist automatisiertes maschinelles Lernen in Azure?
Automatisiertes maschinelles Lernen in Azure Machine Learning basiert auf einem Durchbruch der Microsoft Research-Abteilung. Die Entwicklung traditioneller Machine Learning-Modelle ist ressourcenintensiv und erfordert viel Fachwissen und Zeit, um Dutzende von Modellen zu erstellen und zu vergleichen.
Welche Algorithmen sind speziell für Machine Learning ausgelegt?
Der Machine Learning-Designer bietet ein umfassendes Portfolio an Algorithmen, z. B. Entscheidungswald mit mehreren Klassen, Empfehlungssysteme, Regression mit neuronalen Netzwerken, Mehrklassiges neuronales Netzwerk und k-Means-Algorithmus. Jeder Algorithmus ist speziell auf eine andere Art von Machine Learning-Problem ausgelegt.
Was ist automatisiertes Machine Learning?
Automatisiertes Machine Learning verwendet die beiden Ensemble-Methoden „voting“ (Abstimmen) und „stacking“ (Stapeln) gemeinsam, um Modelle zu kombinieren:
Wie werden Machine Learning-Modelle erstellt und verwendet?
Im Machine Learning-Designer werden Machine Learning-Modelle in der Regel in einem dreistufigen Prozess erstellt und verwendet: Konfigurieren eines Modells, indem Sie einen bestimmten Algorithmustyp auswählen und dann seine Parameter oder Hyperparameter definieren.