Data Science in Visual Studio Code using Neuron, a new VS Code extension – Microsoft Faculty Connection
Guest post by Lorenzo Silvestri, Electronic and Information Engineering Student at Imperial College London. Introduction In this post, I’ll give a short explanation of neuron, a Visual Studio Code extension that aims to be a one-stop-shop for data scientists. It’s an extension I developed as part of a team of students at Imperial College London, in collaboration with Microsoft, in the summer of 20
コマンド ラインから C# 関数を作成する - Azure Functions
この記事では、コマンドライン ツールを使用して、HTTP 要求に応答する C# 関数を作成します。 コードをローカルでテストした後、Azure Functions のサーバーレス環境にデプロイします。 この記事では、分離ワーカー プロセス内の .NET 8 で実行される、HTTP によってトリガーされる関数を作成します。 C# 関数でサポートされている .NET バージョンの詳細については、「サポートされているバージョン」を参照してください。 また、この記事の Visual Studio Code ベースのバージョンも存在します。 このクイックスタートを完了すると、ご利用の Azure アカウントでわずかな (数セント未満の) コストが発生します。 ローカル環境を構成する 開始する前に、次の項目を用意する必要があります。 .NET 8.0 SDK. 次のいずれかのツール。Azure リソー
Deployment of Pre-Trained Models on Azure Container Services
This post is authored by Mathew Salvaris, Ilia Karmanov and Jaya Mathew. Data scientists and engineers routinely encounter issues when moving their final functional software and code from their development environment (laptop, desktop) to a test environment, or from a staging environment to production. These difficulties primarily stem from differences between the underlying software environments
機械学習アルゴリズムの選択方法 - Azure Machine Learning
データ サイエンス シナリオの要件 データで何をしたいかがわかったら、自分のデータ サイエンス シナリオの他の要件を判断する必要があります。 次の要件を選択します。これらの間にはトレードオフが生じる可能性があります。 精度 トレーニング時間 線形性 パラメーターの数 特徴の数 精度 機械学習の精度では、すべてのケースに対する真の結果の割合として、モデルの有効性を測定します。 デザイナーでは、モデルの評価コンポーネントで業界標準の一連の評価メトリックを計算します。 トレーニング済みのモデルの精度は、このコンポーネントで測定できます。 可能な限り最も正確な回答を得ることが常に必要であるとは限りません。 使用目的によっては、近似で十分な場合があります。 その場合は、より大まかな方法を使用することで、処理時間を大幅に削減できることがあります。 さらに、近似的な方法には、当然ながらオーバーフィットを
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