Tag Archives: ml

Azure ML Reader modul alternative use

Posted on by
Reply

Felmerült nemrégiben egy probléma (amit írtam is egy korábbi bejegyzésben), hogy ha pl. Azure SQL DB-ben mentünk el valamilyen adatot a kísérletben (legyen az végeredmény, köztes állapot, bemeneti adathalmaz egy metszete…), akkor a Writer modul minden egyes alkalommal végrehajtja az INSERT parancsot a megkapott adatokkal. Ez nekünk nem jó, nagyon nem jó. Ezt fel is tüntetik a hivatalos doksiban  Azure ML fejlesztői is ( 🙂 utólag rájöttem). Megoldás viszont egy kicsit érdekes, vagy inkább alternatív, mint ahogy a címben is írtam 😀

Continue reading →

Filters in Azure ML Studio experiment

Posted on by
Reply

fil1A Data Tranformaton menüpontban található Filter modulok következnek. Maguk a filterek arra lettek koncepció szerint megalkotva, hogy a numerikus adatokon  alkalmazva támogassák a machine learning feladatokat, mint pl. a képfelismerés, hangfelismerés és “hullám” analízis. Pontosabban mire is szokás használni a filtereket:

  • Interferencia analízis telemetrikus jelekben
  • Kép vagy beszédfelismerő feladatok ellátása
  • “Trendek” felismerése vagy idényjellegű hatások eltávolítása zajos eladásokból vagy gazdasági adatokból

Continue reading →

Azure ML dataset, result, etc… save to Azure SQl Database

Posted on by
Reply

sql1Az aktuális adathalmazunkat, vagy eredményeinket, részeredményeinket (lényegében bármit) el tudunk menteni a Writer modul segítségével. A modul a Data Input and Output csoportosítás alatt található. A modul segítségével írható Hive Query, Azure SQL Databse, Azure Table és Azure BLOB Storage.

Continue reading →

Model results

Posted on by
Reply

Ha már felépítettük a kísérletet, minden rendben van, akkor ideje kinyerni belőle a hasznos adatot amiért végül is dolgoztunk. Átfutunk gyorsan és egyszerűen egy  recommender system dolgon. Mint már korábban említettem valamikor, van elég sok olyan alkalmazása a gépi tanulásnak, hogy például a vásárlásaid alapján, vagy tervezett vásárlásaid alapján (i mean wishlist) a rendszer kidobálja, hogy más vásárolók miket vettek meg, vagy néztek még meg, és nagy valószínűséggel az neked is tetszene (erősen próbálnak rávenni arra, hogy termeld szépen a profitot nekik 😀 ).

Continue reading →

Azure ML Studio and experiments

Posted on by
Reply

Tudjuk, hogy hogyan vigyünk fel adatokat az ML Studio-ba. Most dolgozzunk az adatokkal. A Studióban nagyon könnyen hozhatunk létre kísérleteket (erről már beszéltem egy korábbi bejegyzésben), egyszerű drag-n-drop módszerrel illesztjük össze a megfelelő modulokat, melyből a végén egy értelmes modell áll össze. A Studió számos előre rögzített szerszámot biztosít számunkra, legyen szó tesztelésről, adatmanipulációról vagy tanító algoritmusról. Azonban ha valamivel nem vagyunk kellőképpen megelégedve, vagy szükségünk van egy egyedi megoldásra akkor sokmindent felüldefiniálhatunk, lecserélhetjük saját megoldásunkkal, amelyeket R vagy Python kódban írhatunk meg.

A munka elkezdéséhez csupán két dologra lesz szükség:

  • egy böngészőre (hiszen a teljes Azure ML Studió a felhőben fut, nincs szükségünk telepítésre vagy egyéb lokális konfigurációkra).
  • és a tanító adatokra (hiszen adatok nélkül nem sok értelme van bármit is csinálni)

Continue reading →

Azure ML Studio

Posted on by
Reply

ML Studio

A gépi tanulásra a Microsoft megoldása az ML Studio. Teljes mértékben a felhőben futó alkalmazás, így semmiféle telepítést nem igényel, bárhonnan elérhetjük a https://studio.azureml.net címen.

Nagyban megkönnyíti a munkát, hogy az egyes modulokat csak behúzzuk a munkaasztalunkra, és összekötjük őket, nem kell időt fecsérelni sok programozásra. Rengeteg gyakran használt összetevő készen van, csak paraméterezni kell őket:
Adat bemenet/kimenet, szűrők, szétválasztók, skálázók, illetve természetesen algoritmusok osztályozásra, regresszióra, klaszterizálásra, anomáliák felfedezésére.

Körbenézhetünk a Cortana Analytics Gallery-ben, ahol kész megoldásokat találhatunk gyakori problémákra:
arcfelismerés, lemorzsolódás, kézíráselemzés…

Természetesen, ha úgy érezzük, hogy nincsen számunkra megfelelő eszköz, mert egyedi dologra van szükségünk, bővíthetjük a programunkat R és Python szkriptekkel.

A továbbiakban megnézzük, hogyan lehet egy kísérletet megcsinálni elejétől a végéig, milyen alap egységeket lehet felhasználni a sikeres jóslás érdekében.

Continue reading →