分类:  Azure机器学习    ◆ 标签:  #Azure   #人工智能   #机器学习   #JupyterBook   ◆ 发布于: 2023-06-11 21:51:40

我们在前一章学习了如何通过jupyter来训练图像分类模型，我们本节需要直接使用上一节训练出来的模型，上一节中我们已经了解了如何将模型训练成功，并且将训练成功的模型注册到workspace中，我们这一节介绍如何使用jupyter来链接Azure Machine Learning的workspace并部署模型为一个web服务，从而让用户可以通过rest api来使用这个模型。 如果需要了解前几章的内容，请参考文末的链接。 本章最重要的点在于理解: 如何进行模型部署以及将模型部署到哪里 开始之前 先完成前面的环境设置。 再完成上一节使用jupyter进行模型训练。 激活conda环境之后，确认安装了库matplotlib和库scikit-learn

分类:  Azure机器学习    ◆ 标签:  #Azure   #人工智能   #机器学习   #JupyterBook   ◆ 发布于: 2023-06-11 21:48:53

我们前面的python的教程主要向大家介绍： 云环境和本地环境的构建 Python SDK的基本使用。 Python 训练脚本的编写 向Azure Machine Learning提交训练 介绍Azure Machine Learning基本的元素和基本概念，我们后面也会进一步的加深这个部分的学习。 那么在Jupyter一些类的教程中，我们主要讨论这些主题: 使用jupyter和Azure Machine Learning结合训练模型，注册模型，监控训练过程。 注册训练成功的模型，部署模型，使用rest api测试模型。 使用pipeline进行自动模型训练。

分类:  Azure机器学习    ◆ 标签:  #Azure   #人工智能   #机器学习   #JupyterBook   ◆ 发布于: 2023-06-11 21:42:30

我们今天来学习使用另外一个非常棒的工具，这就是Jupyter, 使用Jupyter Book很容易和Azure机器学习平台相集成，在阅读这个三天入门教程之前，建议还是先学习一下前面的Python SDK一天入门教程和环境准备的部分，这样您有了一个可以用来学习和使用Azure机器学习的入门知识和工具了Anaconda。 关于jupyter环境，我们至少有两个环境可以选择： 使用Azure Machine Learning Studio自带的Jupyter Book 使用在Azure Machine Learning Studio里创建的compute instance上安装的jupyter book 使用本地环境上安装的jupyter book, 链接到AML 具体使用哪个环

分类:  Azure机器学习    ◆ 标签:  #Azure   #人工智能   #Python   #机器学习   ◆ 发布于: 2023-06-11 21:35:41

我们这个系列是基于Python SDK的一天的学习文章，虽然这个系列的文章很简单，但是实际上已经将如何在Azure机器学习平台上进行机器学习的基本要素都已经讲清楚了，我想在这里再重复一遍我们这几篇文章主要讲的是什么： 通过运行Hello World来给大家介绍基本步骤和构成，以及项目的基本结构。 通过训练第一个基于云平台的模型，给大家介绍如何在云平台上训练模型。 如何使用自己的数据来在云平台上训练模型。 我们本章要学习的就是第三点，如何使用自己的数据来在云平台上训练模型，在开始本章之前，我先向大家介绍一下基本的要点。 我们本章还是会使用前一章的基本脚本，我们会在本章对前面的脚本进行改进，之前我们项目里一共有三个文件： model.py: 用于定义神经网络 train

分类:  Azure机器学习    ◆ 标签:  #Azure   #人工智能   #Python   #机器学习   ◆ 发布于: 2023-06-11 21:33:30

我们前面学习了如何设置云开发环境和本地的开发环境，同时我们也演示一个在云平台上的一个Hello, World, 如果大家需要再回去看看这两篇的话，可以使用文章末尾的链接查看就可以了，我们本章学习如何真正在云平台上训练你的第一个机器学习模型。 先决条件 已经有了Azure订阅，并且创建了Azure Machine Learning的资源。 设置了开发环境。 安装用于本地测试的包 提示 如果你不计划在本地测试训练脚本的话，无需准备本地包，Azure上用于计算的机器，默认都已经预置安装了必要的软件包，并且经过测试。 启动Anaconda的命令行之后，激活用于测试的Python环境：

分类:  Azure机器学习    ◆ 标签:  #Azure   #人工智能   #机器学习   #Python   ◆ 发布于: 2023-06-10 22:40:13

我们前面详细的讲述了如何构建Azure机器学习的环境，包括云环境和本地环境，您可以通过下述的链接来回顾一下如何构建一个基于Azure机器学习平台的环境: 构建Azure机器学习的环境 我们现在通过一天的教程带领大家来完成一次机器学习的完整过程。本教程分成三个部分： 在机器学习平台运行一个Hello World, 给大家展示一个机器学习项目的基本的步骤和脚本。 在机器学习平台上训练一个模型。 使用自己的数据在机器学习平台上训练一个模型。 本教程让一个Hello World在Azure 机器学习平台上跑起来。 先决条件 你有一个Azure订阅，并且创建了一个Azure机器学习的workspace. 配置了用于机器学习的环境，参考前面的文章完成机器学习的环境配置

分类:  Azure机器学习    ◆ 标签:  #Azure   #人工智能   #机器学习   #异步编程   ◆ 发布于: 2023-06-10 22:35:46

Azure机器学习是一个基于Azure云平台的用于机器学习的模型训练，部署，自动化管理和跟踪模型的平台，这个平台提供了非常多的工具，在开始学习这个平台的工具之前，我们先需要准备一个环境，因此我们本篇先快速的介绍创建用于Azure机器学习的环境，后面会直接使用这个环境来持续学习Azure机器学习的平台。 创建Azure机器学习资源，并启动Azure Machine Learning Studio. 创建本地的Azure 机器学习环境。 创建Azure机器学习资源 在创建Azure机器学习资源之前，你需要拥有Azure的订阅，您可以申请Azure免费的订阅。有了订阅之后，您可以登录到Azure的Portal, 然后在市场里搜索Machine Learning, 然后点击创建，在出现的

分类:  Azure认知服务    ◆ 标签:  #Azure   #人工智能   #Face   ◆ 发布于: 2023-06-10 22:22:11

Azure提供的人脸服务是可以应用于很多个应用场景的服务，主要包括如下几个： 人脸检测：这个API可以从图片中检测出人脸，并且返回人脸在图片中的位置，该位置用矩形坐标的形式返回，同时需要注意的是，该API还会返回一系列和人脸相关的属性，例如：头部姿势，性别，年龄，情感，面部的毛发，是否有佩戴眼镜等等。 人脸验证：顾名思义就是用于判断是否一致的，是否是同一个人，可以用于人脸识别认证这一类的应用。 人脸识别：需要区分一下和人脸验证之间的区别，人脸验证时给出一个图片，确实这个图片是不是某人，但是人脸识别，可以从一堆图像中找出某个特定人的所有图片。 找相似： 从图片库中找出和给出图片相似的图片，并非一定是同一个人。 人脸分组：可以通过一些共性，例如都是男性/女性/小孩 将图片进行分组。

分类:  Azure认知服务    ◆ 标签:  #Azure   #人工智能   #Face   ◆ 发布于: 2023-06-10 22:19:01

在Azure提供的人脸服务中，主要包含两类概念: 人脸检测： 从图片中检查可能存在的人脸，并返回人脸的数据，人脸的数据包含一些类的特性。下面我们会详细的描述。 人脸识别： 人脸识别依赖于人脸检测，然后对给出的源图片和目的图片进行识别，或者找到相似，或者验证等动作。 人脸检测 人脸检测最好能从图像中找到人脸在图片中的位置，以(left/Top/Width/Height)返回人脸的数据，同时还可以指定其他的特征，从人脸中检测出需要的特征。 人脸ID API在图像中识别出人脸之后，会给每一个人脸一个唯一的ID， 可以从人脸的API中得到这个ID。 人脸特征点

分类:  Azure认知服务    ◆ 标签:  #Azure   #OCR   #人工智能   ◆ 发布于: 2023-06-10 22:15:45

我们前面一篇已经简要的介绍了基于.Net SDK的OCR快速入门，本篇详细的介绍OCR的注意事项。 OCR 支持的文档格式 当前OCR是基于新的读取API对光学字符识别，主要支持如下的文件格式 支持JPEG,PNG, BMP, PDF, 以及TIFF。 对于PDF和TIFF文件，最多支持2000个页面。 文件的大小必须小于50M 支持的语言 对于印刷体，目前支持73种语言。 收费标准 根据事务进行收费，这里的一个事务是指分析一个图片或者一个页面为一个事务，假如你提交一个PDF文件，包含1000页，那么就会发生1000个事务。如果你对这个文件提交了50次，那么一共的事务时50 * 1000， 那么收费会按照 50 * 1000 来收取。