Membuat Machine Learning Dengan Python

Membuat Machine Learning Dengan Python – Portofolio ini menunjukkan cara menerapkan peningkatan berkelanjutan (CI), pengiriman berkelanjutan (CD), dan pelatihan AI tambahan menggunakan Azure DevOps dan Azure Machine Learning. Solusinya dibangun di atas dataset scikit-diabetes tetapi dapat dengan mudah diintegrasikan dengan sistem AI dan sistem build terkenal seperti Jenkins atau Travis.

Jaringan Azure. Sistem build dan pengujian didasarkan pada Azure DevOps dan digunakan untuk streaming build dan rilis. Azure Networks memecah aliran ini menjadi langkah logis yang disebut tugas. Misalnya, fungsi Azure CLI memfasilitasi bekerja dengan sumber daya Azure.

Membuat Machine Learning Dengan Python

Azure Machine Learning adalah layanan cloud untuk melatih, mengevaluasi, menerapkan, dan mengelola lingkungan pembelajaran mesin. Arsitektur ini menggunakan SDK Python Azure Machine Learning untuk membuat aplikasi desktop, komputasi, pembelajaran mesin, dan visualisasi. Azure Machine Space menyediakan ruang untuk pengujian, pelatihan, dan penerapan aplikasi pembelajaran mesin.

Machine Learning: Materi Minggu 2: Data Pre Processing Dengan Pandas

Azure Machineing Azure Compute adalah alat mesin virtual dengan penskalaan otomatis serta GPU dan CPU opsional. pekerjaan pelatihan dilakukan dalam kelompok ini.

Azure Machine Flow menyediakan aliran mesin virtual yang dapat digunakan kapan saja. Pelatihan, evaluasi model, pendaftaran model, dan desain terjadi pada langkah yang berbeda dalam perjalanan kasus penggunaan ini. Rute dipublikasikan atau diperbarui setelah fase konstruksi dan ditarik saat informasi baru tersedia.

Penyimpanan Azure. Sumber daya blob digunakan untuk menyimpan log di layanan cetak. Dalam hal ini, data adalah input dan model diprediksi. Setelah konversi, pohon-pohon ini dapat digunakan untuk pelatihan ulang.

Konten Azure. Sebagai bagian dari rilis jaringan, simulasi QA dan lingkungan dilakukan menggunakan gambar layanan web yang dicetak ke Container Instant, yang menyediakan cara sederhana bagi server untuk menggunakan container.

Pengenalan Data Science Dengan Belajar Python

Azure Kubernetes. Setelah penilaian, layanan web berhasil diuji di lingkungan QA, layanan web tersebut diterapkan ke lingkungan produksi yang dikelola oleh Kubernetes.

Solusi ini menunjukkan otomatisasi lengkap dari berbagai tahapan proyek AI menggunakan alat yang dikenal oleh para insinyur perangkat lunak. Tantangan pembelajaran mesin sederhana untuk tetap fokus pada DevOps. Solusinya menggunakan kumpulan data scikit-diabetes dan membangun model regresi linier untuk memprediksi risiko diabetes. Lihat tutorial sampel Scikit-Python untuk detailnya.

Proses CI terus-menerus diuji dengan kode. Ini menggunakan Mesin Azure yang diperbarui setelah membuat kode dan menjalankan beberapa pengujian. Alur konstruksi terdiri dari tugas-tugas berikut:

Anda harus mempertimbangkan untuk melakukan latihan DevOps pada data yang digunakan untuk melatih pembelajaran mesin, tetapi ini tidak dibahas dalam artikel ini. Untuk informasi selengkapnya tentang arsitektur dan cara terbaik menggunakan data CI/CD, lihat DevOps untuk aliran pendapatan.

Membuat Model Machine Learning

Pembelajaran mesin memandu proses pelatihan dalam waktu singkat. Latihan dapat dipicu secara terprogram atau saat data baru tersedia dengan memanggil akhir REST dari aliran yang dideklarasikan dari langkah sebelumnya.

Panduan ini menunjukkan cara menggunakan gambar yang direkam dan mengembangkannya dengan aman di lingkungan yang berbeda. Alur kerja ini dibagi menjadi dua lingkungan, QA dan produksi:

Konsep ini menerapkan pilar Azure Well-Architected Framework, yang merupakan panduan yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas pekerjaan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Arsitektur Microsoft Azure.

Membangun alur kerja di Azure DevOps sangat bagus untuk aplikasi berskala besar. Aliran build memiliki batas waktu yang bervariasi tergantung pada pekerja yang membangun aliran yang berfungsi. Konstruksi dapat berjalan tanpa batas pada agen tunggal (independent agent). Untuk karyawan Microsoft yang menghosting proyek standar, pembuatan dapat memakan waktu enam jam. Untuk proyek pribadi, batasnya adalah 30 menit.

Zahira Media Publisher

Idealnya, Anda menyelesaikan pembuatan cepat dan hanya melakukan pengujian unit dan pengujian lainnya. Ini memungkinkan Anda untuk mengonfirmasi perubahan dengan cepat dan memperbaikinya jika ada masalah. Jalankan pengujian panjang selama berjam-jam.

Proses penerbitan menggunakan layanan penilaian online real-time. Rilis ke lingkungan QA dilakukan menggunakan instance Container untuk kenyamanan, tetapi Anda dapat menggunakan cluster Kubernetes lain yang berjalan di QA/lingkungan.

Skalakan produk Anda sesuai dengan ukuran klaster Azure Kubernetes Anda. Ukuran kluster bergantung pada beban yang diharapkan pada layanan web yang Anda terapkan. Untuk toko penilaian waktu nyata, pendapatan adalah kunci untuk meningkatkan peringkat. Untuk pembelajaran mendalam, CPU harus cukup untuk menangani beban; namun, untuk tugas pembelajaran mendalam, di mana kecepatan menjadi kendala, GPU umumnya memberikan kinerja yang lebih baik daripada CPU. Layanan Azure Kubernetes mendukung jenis node CPU dan GPU, itulah sebabnya solusi ini digunakan untuk streaming video. Untuk informasi selengkapnya, lihat GPU vs CPU untuk pembelajaran mendalam.

Naikkan atau turunkan beban kerja berdasarkan jumlah sumber daya Anda di Mesin Azure dan sumber daya Anda di Azure Compute, dan gunakan opsi auto-scar untuk mengelola klaster. Arsitektur ini menggunakan CPU. Untuk pemrosesan intensif, GPU adalah pilihan yang baik dan didukung oleh Azure Machine dalam Azure Compute.

Machine Learning Archives

Optimalisasi biaya menemukan cara untuk mengurangi biaya yang tidak perlu dan meningkatkan efisiensi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Ikhtisar tentang biaya pemutakhiran.

Azure DevOps gratis untuk proyek sumber terbuka dan proyek kecil dengan maksimal lima pengguna. Untuk grup yang lebih besar, beli paket berdasarkan jumlah pengguna.

Azure Compute adalah penggerak biaya terbesar dalam arsitektur ini dan harga bervariasi tergantung penggunaan. Arsitektur ini menggunakan Azure Machine ing Azure Compute, tetapi ada opsi lain. Azure Machine tidak menambahkan biaya tambahan di luar biaya mesin virtual yang mendukung klaster Anda. Konfigurasikan cluster Anda untuk memiliki minimal 0 node, sehingga saat tidak digunakan, cluster dapat turun menjadi 0 node dan tidak memuat. Perhitungan harga tergantung dari jenis kepala, jumlah kepala, dan cara pengiriman (minimum basic atau special). Anda dapat membandingkan biaya Pembelajaran Mesin dan layanan lainnya menggunakan Azure Color. Pelajari cara menggunakan komponen Create Python Model untuk membuat model yang tidak terlatih dari skrip Python. Anda dapat mendasarkan model Anda pada salah satu paket Python yang disertakan dalam lingkungan pembelajaran Mesin Azure.

Setelah membuat model, Anda dapat menggunakan Model Train untuk melatih model pada kumpulan data, sama seperti pelajar lainnya di Azure Machine Learning. Model yang dilatih dapat dimasukkan ke Model Penilaian untuk membuat prediksi. Anda kemudian dapat menyimpan model yang dilatih dan menggunakan fungsi evaluasi sebagai aktivitas web.

Jual Data Mining Dan Machine Learning Menggunakan Matlab Dan Python + Cd / Rahmadya Trias Handayanto

Saat ini, komponen ini tidak dapat disetel ke Tune Model Hyperparameters atau untuk meneruskan model penilaian Python ke Model Evaluasi. Jika Anda perlu menyetel hyperparameter atau mengevaluasi model, Anda dapat menulis skrip Python menggunakan alat Executive Python.

Menggunakan bagian ini membutuhkan pengetahuan menengah atau ahli tentang Python. Komponen ini mendukung penggunaan siswa yang diinstal di alat Python yang telah diinstal sebelumnya di Mesin Azure. Lihat daftar alat Python pra-instal di Membuat Skrip Python.

Anda harus berhati-hati saat menulis skrip dan memastikan tidak ada kesalahan sintaksis, seperti menggunakan elemen yang tidak dikenal atau komponen yang diimpor.

Lihat juga daftar fitur bawaan di Membuat skrip Python. Bawalah hanya suku cadang yang sudah diinstal sebelumnya. Jangan instal paket lain seperti “pip install xgboost” di skrip ini, jika tidak, kesalahan akan muncul saat membaca modul di bagian bawah.

Pdf) Pemrograman Deep Learning Dengan Python

Harap isi informasi tambahan dalam format teks contoh dan pastikan teks Anda benar-benar mengikuti persyaratan, termasuk nama kelas, gaya, dan tanda tangan. Kekerasan akan menghasilkan kejadian luar biasa. Pemodelan Python hanya mendukung pembuatan pelatihan berbasis sk menggunakan Model Pelatihan. Machine Learning adalah proses yang memungkinkan komputer untuk belajar tanpa diprogram. Ini dilakukan dengan memasukkan data ke komputer dan mengubahnya menjadi proses pengambilan keputusan, yang kemudian digunakan untuk memprediksi masa depan. Pembelajaran Mesin dengan Python adalah cara yang bagus untuk memprediksi kejadian di masa depan.

Dalam tutorial ini, kita akan melihat Pembelajaran Mesin dan dasar-dasar yang diperlukan untuk memulai Pembelajaran Mesin. Kami juga akan membuat beberapa contoh Python untuk memprediksi properti atau kejadian.

Machine Learning adalah teknik yang dirancang untuk belajar dari pengalaman. Misalnya, sebagai pribadi, Anda bisa belajar bermain catur dengan melihat orang lain bermain catur. Dengan cara ini, komputer diprogram untuk mempelajari data dan dapat memprediksi kejadian atau situasi di masa mendatang.

Misalnya, Anda ingin menulis sebuah program yang dapat menentukan apakah jenis buah tertentu adalah jeruk atau lemon. Anda mungkin menemukan bahwa menulis program seperti itu mudah dan akan memberikan hasil yang diinginkan, tetapi Anda mungkin juga menemukan bahwa itu tidak bekerja dengan baik untuk instalasi besar. Di sinilah Pembelajaran Mesin berperan.

Mengenal Machine Learning

Pembelajaran yang diawasi adalah ilmu melatih komputer untuk mengenali objek dengan memberi mereka data sampel. Komputer kemudian belajar dari itu dan dapat memprediksi data masa depan berdasarkan data yang telah dipelajarinya.

Pembelajaran tanpa pengawasan telah digunakan di banyak aplikasi, seperti Facebook, untuk mencari gambar berdasarkan informasi tertentu. Sekarang Anda dapat mencari gambar di Facebook menggunakan teks yang mendeskripsikan konten foto. Karena media sosial sudah memiliki database gambar yang terekam, maka bisa melihat caption dan mencocokkannya dengan fitur foto dengan tingkat akurasi tertentu.

Dia akan menulis sebuah program sederhana untuk mendemonstrasikan pembelajaran yang diawasi menggunakan perpustakaan Sklearn dan bahasa Python. Sklearn adalah pustaka pembelajaran mesin bahasa Python dengan fitur seperti analisis multi-faktor, regresi, dan algoritme.

Manajemen Sklearn menyediakan cara mudah untuk menginstal di berbagai platform. Baca juga 12 Alat untuk Machine Learning dan Data Mining Python. Ini diperlukan

Membangun Sistem Rekomendasi Film

Belajar machine learning python, python learning machine, python untuk machine learning, belajar python untuk machine learning, machine learning dengan python, machine learning python adalah, belajar machine learning dengan python pdf, contoh program machine learning python, pengenalan machine learning dengan python, belajar machine learning dengan python, data science & machine learning dengan python, contoh machine learning python