Коя услуга на Azure може да предостави анализ на големи данни за машинно обучение?
Коя услуга на Azure може да предостави анализ на големи данни за машинно обучение?
Anonim

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: