Sodobne poslovne aplikacije združujejo številne razvojne sklope. Brez dvoma ste najbolj znani n-tier aplikacije, ki temeljijo na desetletjih programskih veščin in tehnik, ki povezujejo uporabniški vmesnik s kodo in podatki. So znani in lahko razumljivi. A to se vse spremeni, ko začnete dodajati nove tehnologije in pristope ter gradite obsežno razširljive porazdeljene računalniške platforme, ki izkoriščajo velike količine podatkov in strojnega učenja.
Večina sodobnega strojnega učenja temelji na uporabi analitičnih orodij za raziskovanje podatkov in razvijanje pravil za prikaz statistično pomembnih odstopanj. Čeprav specializirane nevronske mreže obravnavajo zapleteno prepoznavanje govora in slik, večina težav ne zahteva posebej zapletenih modelov - še posebej, če uporabljate napovedne algoritme za tokove podatkov s senzorjev ali druge strojne opreme IoT. Kljub temu je pomembno, da nove algoritme preizkusite na podatkih področja, preden jih implementirate.
Predstavljamo Azure Notebooks
Spoznavanje strojnega učenja je lahko težavno. Podatke je težko vizualizirati v obsegu, še težje pa je razumeti, kako lahko analitika spodbuja strojno učenje. Tu pridejo Azure Notebooks, ki vam dajo prostor za raziskovanje analitike z znanimi jeziki na igrišču, kjer lahko preizkusite kodo in vizualizacije, delite rezultate s sodelavci in vodstvu in svoji ekipi dodate opisno besedilo okoli kode in rezultatov za predstavitve. .
Azure Notebooks je izvedba široko uporabljenega odprtokodnega prenosnika Jupyter. Podpirajo več kot 40 različnih jezikov, Jupyterjevi zvezki se lahko izvajajo lokalno in tudi v oblaku, kodo, ki je bila razvita v Azureju, pa lahko prenesete v zasebni Jupyterjev zvezek, pripravljen za lokalno skupno rabo - ali če morate delati s kodo v oblaku. na letalu.
Za začetek potrebujete le Microsoftov račun in sodoben spletni brskalnik, čeprav javni zvezki ne potrebujejo prijave. Ko nastavite račun, lahko ustvarite in shranite nove zvezke ali klonirate obstoječe za lastne preizkuse. Podpora je na voljo tako za osebne kot za službene račune, tako da lahko z Azure Notebooks sodelujete kot razvojno orodje za lastno preizkušanje idej ali za skupno rabo kode in dokumentacije kot del razvojne skupine.
Igrišče za analitiko in strojno učenje
Temeljne tehnologije so znane: vsebino okoli igrišč z izvršljivo kodo lahko dodate z Markdownom za oblikovanje besedila. Azure Notebooks samodejno doda uporabniški vmesnik vašim delčkom kode, za načrtovanje rezultatov pa lahko uporabite katero koli izbiro orodij za ponazoritev. Podatke lahko naložite v lokalni računalnik in ga prenesete iz lokalnih osebnih računalnikov, tako da lahko datoteke, ki ste jih uporabljali z Excelovo analitiko, vzamete in uporabite v zvezkih Azure, tako da lahko primerjate rezultate in z orodji za poslovno inteligenco pripravite podatke, preden jih uporabite.
Spletne podatke uvozite s pomočjo Curl ali Wget s pomočjo kode Python v zvezku ali iz vgrajenega terminalskega okna zvezka. Obstaja tudi integracija z Dropboxom, tako da lahko datoteke delite s kolegi ali pa z njimi zagotovite, da vedno delate z najnovejšo različico datoteke.
Čeprav Microsoft ponuja večino orodij, ki jih boste potrebovali, lahko resnično podpira splošne analitične operacije le z orodji, kot so Pythonove razširitve Anaconda data science. Če potrebujete specializirane knjižnice, na primer za obdelavo določenih matematičnih operacij ali postopkov strojnega učenja ali če želite uporabiti orodje, ki je v splošni rabi v vaši organizaciji, lahko prek terminala za prenosni računalnik namestite kodo od upravljavcev paketov za posamezne jezike.
Gradnja knjižnic iz zvezkov
Skupine zvezkov se shranjujejo kot knjižnice z nadzorno ploščo za upravljanje in upravljanje knjižnic. Azure Notebooks poleg skupne rabe posameznih zvezkov omogoča nadzorovan dostop do celotnih knjižnic za sodelavce in sodelavce ter široko odprt dostop do vseh knjižnic, ki jih objavite.
Javne knjižnice niso edini način za vnos kode v Azure Notebooks; lahko tudi uvozite iz repozitorij GitHub. Če shranite knjižnico v GitHub, zakaj drugim ne bi olajšali uporabe vaše kode, tako da v datoteko readme dodate značko GitHub, ki samodejno klonira in zažene vaše shranjene zvezke?
Če najdete javni Azure Notebook, s katerim želite delati, morate le narediti njegov klon. Morda raziskuje algoritem za predvidevanje vzdrževanja strojnega učenja, ki bi lahko dobro deloval s senzorji IoT, zato klonu dodajte lastne vizualizacije in podatke ter prilagodite katero koli kodo. Če deluje, lahko v svojo aplikacijo implementirate algoritem ali izpeljanko. Z uporabo beležnice Azure kot kodo, kaj-če, lahko raziščete, kako različni algoritmi vplivajo na vašo kodo, ne da bi morali celotno aplikacijo zgraditi v testno okolje.
Naučite se, poskusite in se učite znova
Azure Notebooks ni popolna izvedba Jupyter Notebooks, vendar je podmnožica, ki jo ponuja Microsoft, prilagojena orodjem v platformah za analitiko in strojno učenje Azure. Trenutno je tudi brezplačen, čeprav obstajajo nekatere omejitve pomnilnika in pomnilnika: na uporabnika lahko porabite le 4 GB pomnilnika z 1 GB shranjenih podatkov. Microsoft na seznam dovoli tudi zunanje vire podatkov, in čeprav se odziva na zahteve uporabnikov, morda nimate dostopa do podatkov tretjih oseb, ki jih želite uporabiti, zato boste morda raje ustvarili in naložili vse izvlečke, ki jih potrebujete.
Ena pomembnejših prenosnih računalnikov Azure je platforma za usposabljanje. Z njim lahko začnete učiti različne različice Pythona (tako sem jih tudi uporabljal, ker sem ugotovil, da imam v svojem znanju jezika veliko luknjo v obliki Pythona), R ali celo F # . Microsoft ponuja knjižnico zvezkov, ki vam pomagajo pri učenju drugih orodij, vključno z uporabo Pythona s svojim CNTK okvirom za globoko učenje ter gradnjo in usposabljanje modelov Azure ML.
Imeti peskovnik za igranje je dober način za učenje novih tehnik, zlasti s strojnim učenjem in drugimi analitičnimi tehnikami. Toda Azure Notebooks ima tudi vgrajena predstavitvena orodja, tako da, če ste prišli do nečesa, kar bi lahko delovalo v projektu, v Markdown označite kodo zvezka in jo delite s kolegi.
Če delite Azure Notebooks kot del vašega razvojnega procesa, postane razvoj bolj skupen, tako da lahko preizkusite kodo in pridobite komentarje, preden bo uporabljena v vašem vsakodnevnem razvojnem okolju.
