Foto od Jelleke Vanooteghem z Unsplash
Pokud jde o práci s datovou vědou a velkými daty, cloud může být skutečným průlomem. V následujících třech lekcích si vysvětlíme, co je to cloud a proč může být velmi užitečný. Také prozkoumáme dataset o srdečním selhání a vytvoříme model, který pomůže odhadnout pravděpodobnost, že někdo trpí srdečním selháním. Využijeme sílu cloudu k trénování, nasazení a využití modelu dvěma různými způsoby. Jeden způsob bude využívat pouze uživatelské rozhraní v režimu Low code/No code, druhý způsob bude využívat Azure Machine Learning Software Developer Kit (Azure ML SDK).
- Proč používat cloud pro datovou vědu?
- Datová věda v cloudu: Způsob "Low code/No code"
- Datová věda v cloudu: Způsob "Azure ML SDK"
Tyto lekce byly napsány s ☁️ a 💕 od Maud Levy a Tiffany Souterre.
Data pro projekt predikce srdečního selhání pocházejí od Larxel na Kaggle. Jsou licencována pod Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Prohlášení:
Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad Co-op Translator. I když se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádné nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.