Azure Machine Learning Определение наиболее эффективного классификационного а
Задачей доклада будет определение наиболее эффективного классификационного алгоритма для
используемого источника данных. Алгоритмы будут тестироваться на данных "Poison mushrooms".
В ходе доклада будет построена простая модель с использованием классификационных алгоритмов,
будут использованы Azure Machine Learning, SQL Azure и Power BI. Результаты алгоритмов будут
сохраняться в SQL Azure, а потом этот источник будет использоваться для построения Dashboards в PowerBI,
которые и покажут эффективность каждого алгоритма.
Так же будет показана работа ML с клиентскими приложениями используя веб сервисы.
Видео Azure Machine Learning Определение наиболее эффективного классификационного а канала russianVC
используемого источника данных. Алгоритмы будут тестироваться на данных "Poison mushrooms".
В ходе доклада будет построена простая модель с использованием классификационных алгоритмов,
будут использованы Azure Machine Learning, SQL Azure и Power BI. Результаты алгоритмов будут
сохраняться в SQL Azure, а потом этот источник будет использоваться для построения Dashboards в PowerBI,
которые и покажут эффективность каждого алгоритма.
Так же будет показана работа ML с клиентскими приложениями используя веб сервисы.
Видео Azure Machine Learning Определение наиболее эффективного классификационного а канала russianVC
Показать
Комментарии отсутствуют
Информация о видео
Другие видео канала
"Магические числа", локальные переменные и быстродействие выполнения запросовSQL Server в Azure IaaS – подводные камниSQL Server 2016. Temporal TablesSQL Server в Microsoft Windows Azure - платформа для современных бизнес приложенийQuery и Plan FingerprintsSQL Server Security Best PracticesВнутреннее устройство страниц и экстентов SQL ServerSQL Server 2014 In Memory OLTP (часть 1)Путешествие во времени или temporal tablesКэширование Планов Выполнения Запросов в SQL ServerВредные советы для новичковВнутри Оптимизатора Запросов. Соединения (часть 2)Power BI - простая аналитика в облакеBIML - лучший друг для SSIS разработчикаОптимизация модели для работы с PowerBI Q&ASQL Server In-Memory OLTP. Нестандартные сценарии использованияКонкуретный доступ к структурам данных в памяти. Latch'и.Key-Range Locking — Все тайное становится явнымВечная История о ПреходящемВнутри оптимизатора: стоимость и планы выполненияВнутри Оптимизатора Запросов. Соединения (часть 1)