Strojové učení s technologiemi Microsoft: Výběr správné architektury a nástrojů pro váš projekt

Recenze čtenářů

Aktuálně nejsou k dispozici žádné recenze čtenářů. Hodnocení je založeno na 7 hlasů.

Původní název:

Machine Learning with Microsoft Technologies: Selecting the Right Architecture and Tools for Your Project

Obsah knihy:

Část I: Začínáme

Kapitola 1: Úvod do strojového učení

Kapitola 2: Úvod do jazyka R

Kapitola 3: Úvod do jazyka Python

Kapitola 4: Vizualizace R v Power BI

Část II: Strojové učení s R a Power BI

Kapitola 5: Porozumění podnikání

Kapitola 6: Práce s daty pro prediktivní analýzu.

Kapitola 7: Prediktivní analýza v Power Query s R Kapitola 7: Prediktivní analýza v Power Query s R.

Kapitola 8: Deskriptivní analýza v Power Query s R

Část III: Strojové učení SQL Serveru

Kapitola 9: Použití R s SQL Serverem 2016 a 2017.

Část IV: Strojové učení v Azure Část IV: Strojové učení v Azure.

Kapitola 10: Azure DataBricks.

Kapitola 11: R v Azure Data Lake Chapter 11: R in Azure Data Lake.

Kapitola 12: Azure Machine Learning Studio.

Kapitola 13: Strojové učení v Azure Stream Analytics.

Kapitola 14: Azure Machine Learning (ML) Workbench.

Kapitola 15: Strojové učení na HDInsight

Kapitola 16: Data Science Virtual Machine and AI Framework Virtuální stroj pro datovou vědu a rámec pro umělou inteligenci.

Kapitola 17: Nástroje hlubokého učení s Cognitive Toolkit (CNTK) Kapitola 17: Nástroje hlubokého učení s Cognitive Toolkit (CNTK).

Část V:Data Science Virtual Machine.

Kapitola 18: Cognitive Service Toolkit.

Kapitola 19: Bot Framework Kapitola 19: Bot Framework.

Kapitola 20: Přehled nástrojů strojového učení společnosti Microsoft.