Modèle Azure ML Deploy comme service Web

1. Pouvons-nous intégrer ML dans le développement Web?
2. Pouvons-nous utiliser ML dans le développement Web?
3. Comment puis-je sécuriser mon espace de travail Azure ML?
4. Quels sont les 3 modes de déploiement qui peuvent être utilisés pour Azure?
5. Où déployez-vous des modèles d'apprentissage en profondeur?
6. Est-ce que Azure est bonne pour ML?
7. Est Azure ML SaaS ou PaaS?
8. Que peut faire Azure ML Studio?
9. Quels sont les 3 principaux types de modèles ML?

Pouvons-nous intégrer ML dans le développement Web?

Les modèles d'apprentissage automatique que vous créez peuvent être utilisés pour mieux utiliser si vous pouvez intégrer vos modèles dans une application. Cela met non seulement vos connaissances ML, mais aussi vos compétences en développement d'applications. Dans cet article, je vais vous apprendre à intégrer un modèle ML dans votre application Web avec Flask.

Pouvons-nous utiliser ML dans le développement Web?

Les méthodes d'apprentissage automatique peuvent également être utilisées pour les applications Web pour apprendre l'activité du client et améliorer l'expérience utilisateur. Pour suivre et interpréter les interactions des consommateurs associées à un élément, un système de site Web de commerce électronique peut utiliser un algorithme d'apprentissage automatique.

Comment puis-je sécuriser mon espace de travail Azure ML?

Si vous souhaitez sécuriser votre espace de travail et vos ressources associées dans un VNET, vous devez d'abord créer l'espace de travail d'apprentissage automatique Azure. Vous devez également créer une «boîte de saut» de machine virtuelle dans le même VNET que votre espace de travail et lui permettre une connectivité Azure Bastion.

Quels sont les 3 modes de déploiement qui peuvent être utilisés pour Azure?

Azure prend en charge trois approches pour déployer des ressources cloud - public, privé et cloud hybride.

Où déployez-vous des modèles d'apprentissage en profondeur?

Il existe de nombreuses façons de déployer des modèles d'apprentissage en profondeur en tant qu'application Web en utilisant des frameworks Python comme Streamlit, Flask et Django. Ensuite, créez une API REST pour le service de modèle à l'aide de Flask Restful pour interagir avec d'autres applications en ligne et faire agir votre modèle à temps quand il s'appelle.

Est-ce que Azure est bonne pour ML?

Azure Machine Learning Tool est l'un des meilleurs outils disponibles sur le marché pour effectuer une analyse prédictive. Nous l'utilisons depuis 3 ans dans notre organisation. Il a rendu la formation et la prédiction des modèles très faciles pour notre équipe.

Est Azure ML SaaS ou PaaS?

Microsoft Azure est largement considéré à la fois comme une plate-forme en tant que service (PaaS) et infrastructure en tant que service (IAAS).

Que peut faire Azure ML Studio?

ML Studio (Classic) ne prend pas en charge le code SDKS, le pipeline ML, la formation automatisée du modèle et possède un modèle de base pour les MOPS et de nombreuses autres fonctionnalités manquaient qui font partie d'Azure Machine Learning Studio.

Quels sont les 3 principaux types de modèles ML?

Amazon ML prend en charge trois types de modèles ML: classification binaire, classification multiclasse et régression.