Видео: Коя услуга на Azure може да предостави анализ на големи данни за машинно обучение?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Изучаване на Описание на пътя
Microsoft Azure предоставя здрав услуги за анализиране голяма информация . Един от най-ефективните начини е да съхранявате вашите данни в Azure данни Lake Storage Gen2 и след това го обработете с помощта на Spark on лазурен Тухли за данни. лазурен Поток Анализ (ASA) е на Microsoft обслужване за реално време анализ на данни.
Просто така, какво представляват лазурните големи данни?
Голяма информация е общ термин, който описва a голям обем на данни . Въпреки това, в контекста на данни анализи, изкуствен интелект и машинно обучение, Голяма информация се отнася до а голям набор от данни който се анализира от набор от технологии за разкриване на модели или тенденции.
Също така, какви са възможностите за анализ в реално време, предоставени от Azure? Microsoft лазурен Поток Анализ е безсървърен мащабируем механизъм за комплексна обработка на събития от Microsoft, който позволява на потребителите да разработват и работят истински - анализ на времето върху множество потоци от данни от източници като устройства, сензори, уеб сайтове, социални медии и други приложения.
Също така да знаете какво представлява анализът на данни в Azure?
Azure данни езерото Анализ е по заявка анализи услуга за работа, която опростява много данни . Лесно се развива и работи масово паралелно данни програми за трансформация и обработка в U-SQL, R, Python и. Без инфраструктура за управление, можете да обработвате данни при поискване, мащабирайте незабавно и плащайте само за работа.
Как Microsoft използва големи данни?
Microsoft взима Голяма информация на милиард души, като осигурява лесен достъп до всички данни , голям или малки и позволява на крайните потребители да анализират всички данни с познати инструменти като Excel. Новите технологии, като Apache Hadoop, могат да съхраняват и анализират петабайти неструктурирани данни евтино.
Препоръчано:
Кой е най-добрият език за машинно обучение?
Машинното обучение е нарастваща област на компютърните науки и няколко езика за програмиране поддържат ML рамка и библиотеки. Сред всички езици за програмиране, Python е най-популярният избор, следван от C++, Java, JavaScript и C#
Защо трябва да научите машинно обучение?
Това означава, че можете да анализирате тонове данни, да извличате стойност и да събирате представа от тях и по-късно да използвате тази информация, за да обучите модел на машинно обучение за прогнозиране на резултатите. В много организации инженерът по машинно обучение често си партнира с специалист по данни за по-добра синхронизация на работните продукти
Какво представлява поглъщането на данни в големи данни?
Поглъщането на данни е процесът на получаване и импортиране на данни за незабавна употреба или съхранение в база данни. Да погълнеш нещо означава да „приемеш нещо или да погълнеш нещо“. Данните могат да се предават в реално време или да се поглъщат в пакети
Кой тип клъстериране може да обработва големи данни?
Йерархичното клъстериране не може да се справи добре с големи данни, но клъстерирането на K означава. Това е така, защото времевата сложност на K Means е линейна, т.е. O(n), докато тази на йерархичното клъстериране е квадратична, т.е. O(n2)
Коя услуга за съхранение на AWS е най-подходяща за архивиране на данни за по-дълго време?
Amazon S3 Glacier е сигурна, издръжлива и изключително евтина услуга за съхранение в облак за архивиране на данни и дългосрочно архивиране. Клиентите могат надеждно да съхраняват големи или малки количества данни само за $0,004 на гигабайт на месец, значителни спестявания в сравнение с локалните решения