Azure Machine Learning

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Azure Machine Learning

MicrosoftがAzureの機械学習は最近、Azureの機械学習メーカー改名されました。それは何のコーディングを必要とせず、包括的でシンプルなブラウザベースの、ドラッグ・アンド・ドロップ作成ソフトウェアです。あなたが実行するという考えから行くために必要なのはクリックすることができ、マウスです。あなたは、コンピュータの経験、またはあなたの頭の中のアイデア以外のトンをコーディングの長い歴史を必要としません。 AzureのStudioは、分析ソリューションの作成と展開を可能にし、クラウドサービスです。プログラムは、あなたがそれを試してみたら、あなたがこれまでの予測分析ソリューション、他の方法を試してみました、なぜ、あなたは不思議に思うだろうことを学ぶことは簡単です。 あなたが開始する場所がわからない場合は、マイクロソフトのAzureのWebサイトには、どのようにインターフェイスを使用して、プロジェクトを構築する方法を教えるために、いくつかの総合的なチュートリアルを持っています。マイクロソフトのフォーラムは、質問に答えるために満足しているマイクロソフトのエンジニアによって移入されます。 あなたがデータ科学者や開発者なら、Azureのメーカーはあなたのための素晴らしいツールになります。ソフトウェアは、適用された機械学習用に最適化されています。あなたは数回クリックするだけで実行するという考えから移動するために事前にプログラムされたアルゴリズムと単純に設計されたドラッグ・アンド・ドロップ・インタフェースを使用することができます。データ科学に建てたい開発者は、MicrosoftのAzureの市場とAPIは、さまざまなオプションを持っています。 アズールStudioでカスタムコードのための必要はありませんが、あなたはまだそれを使用することができます。あなたが現在RやPythonのユーザーであれば、あなたは組み込みのパッケージとカスタムコードがサポートする以上の200を利用することができます。マイクロソフトのブログはPythonとRは、コーディングと機械学習を統合する方法について具体的な指示があります。 あなたが作成するデータ分析ソリューションは、発行され、MicrosoftギャラリーやAzureのマーケットプレースと共有することができます。人々の世界シェアを超えるすべてのデータの実験と実際のソリューションを提供しています。ギャラリーで展示Azureのメーカーの革新的な利用を検討各地からの科学者 - ギャラリーは、科学的なデータ科学コミュニティとプラクティスを共有するために設計された学習プラットフォームです。

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の特徴 Azure Machine Learning
  • 内蔵のRとPythonをサポートするパッケージ数百の
  • 合理化されたアプローチで簡単にナビゲートインタフェース
  • クリックツー展開方法は必要ありませんコーディング知識を
  • データセットと複雑なアルゴリズムを保存する機能
  • 壊れた分析と、入力と出力のテーブル
  • 決定木やその他のグラフィック主催
  • 一対一のエンジニアの支援や、いくつかのチュートリアルを含むウェブ援助
  • データ処理のステップバイステップ内訳
の長所 Azure Machine Learning
  • 複数の簡単にアクセスできるオンラインリソースはAzureのメーカー簡単に学習します
  • コーディングの知識は、包括的なデータ分析を作成するために必要とされません
  • 彼らが発生する前に、インテリジェントなコード化されたシステムでは、問題を表示することができます
  • ギャラリーに展示実験は、ソフトウェアの潜在的なのは良いアイデアを与えます
  • インタフェースは、習得が容易かつ包括的です
の短所 Azure Machine Learning
  • Azureのメーカーは、他のいくつかの分析ソフトウェアとして総合的なデータを破壊していません
  • PythonとRのプログラミングの知識を持つ人々が利点で(あなたがPythonとRに精通している場合は、おそらくプロ)です
  • Azureのメーカーは主に実験的なようだとのインタフェースは、初心者に向けました
Azure Machine Learning ビデオ

代替へ Azure Machine Learning

OpenAI Gym

OpenAI GYMは、開発者が両方の開発と比較する強化学習アルゴリズムに使用ツールキットです。彼らのGitHubのリポジトリは、貢献者の数十が含まれています。強化学習アルゴリズムへの拡張が他の人に比較する方法貢献者が見ることができるので、彼らはリーダーボードを提供します。 オープンソースライブラリとそのAPIを含むサービス:OpenAIのジムには2つの部分は基本的にあります。 あなたは信じられないほど技術的に精通していない方でも、貢献者は、実験結果を再現することで参加することができます。提示する異なる結果と実験に学習アルゴリズムを変更する創造的な方法がわからない人のために開始するには良い場所。 OpenAIジムは補強アルゴリズムをテストするための環境との様々な例が含まれています。
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自由な
WEKAは、Java上で動作する強力なデータマイニングツールのセットです。
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DatumBoxは、それが主にソーシャルメディア分析のために使われていますが、複雑なアプリケーションの多種多様に適用することができ、機械学習の枠組みです。
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