Обычно я работаю с большинством инструментов Microsoft для машинного обучения. Я придумала схему, которая показывает, какой вариант для машинного обучения у нас есть с инструментами Microsoft в Data Platform. Она еще не завершена, мне нужно обновить ее позже с помощью некоторых инструментов, таких как Azure Data Bricks,  Data Science Virtual Machine и так далее. Но в этом посте я попытаюсь дать обзор того, какие у нас есть варианты работы с инструментами MS ML.

Код R или Python в некоторых инструментах данных Microsoft

В некоторых инструментах платформы данных Microsoft есть возможность написать свои собственные коды R или Python.

Azure ML

Azure ML studio - это среда перетаскивания и удаления, которая помогает пользователям создавать модель ML с использованием некоторой предопределенной модели для создания моделей машинного обучения и развертывания в качестве API. Однако помимо 25 заранее определенных алгоритмов, которые уже существуют в Azure ML Studio, есть возможность писать коды Python или R внутри студии Azure ML.  

SQL Server 2016 и 2017

Кроме того, существует возможность встраивать коды R или Python в SQL Server 2017 (услуги ML) или только R в SQL Server 2016 (сервисы R). Вот сообщения, которые демонстрируют этот процесс: сообщение 1 и http://radacad.com/microsoft-sql-server-ml-services-revoscaler-package

Power BI и R

Существует возможность запускать R-коды в Power BI с целью визуализации в области отчета, создавать пользовательские визуальные эффекты с помощью R и JSON или использовать R внутри Power Query. Подробно о том, как это можно сделать, объяснено здесь

Azure ML Workbench с Python

Azure ML Workbench, как локальный инструмент, способен помочь вам легко развернуть свои коды. Существует возможность писать коды Python и разворачивать код.

Azure Data Lake с R и Python

Можно также писать коды R или Pytzure-data-lakehon внутри языка U-SQL в Azure data Lake. Пример можно посмотреть здесь

Используйте созданную модель ML (API) в других приложениях

Как вы знаете, есть возможность создать API из нашей модели машинного обучения. Эта модель может быть использована в Excel (надстройка), Stream Analytics и Power BI. То же самое для API когнитивных услуг, которые можно использовать в потоках Power BI, .Net и Microsoft.

Доступ к ресурсам данных из R  studio для моделирования и исследования данных

Для большинства приложений в области данных нам обычно нужно создать код и протестировать его в R studio, а затем использовать коды в другом приложении. Для этой цели есть возможность загрузить данные из SQL Server 2016 и 2017 в R studio с использованием пакета «RODBC» . Кроме того, есть возможность получить данные от Azure Data Lake и провести их анализ. Наконец, мы можем получить модель и наборы данных от Azure ML или загрузить данные в среду Azure ML через R Studio (см. сообщение).

No Comments