Azure 机器学习 - 使用自动化机器学习训练计算机视觉模型的数据架构
对象检测实例分段 在线评分和可解释性 (XAI) 的数据格式支持的可解释性方法：输入格式 (XAI)输出格式 (XAI)图像分类（二进制/多类）多标签图像分类对象检测实例分段 一、用于训练的数据架构 Azure 机器学习的图像 AutoML 要求以 JSONL（JSON 行）格式准备输入图像数据。 本部分介绍多类图像分类、多标签图像分类、对象检测和实例分段的输入数据格式或架构。 我们还将提供最终训练或验证 ...
Azure 机器学习 - 如何使用模板创建安全工作区
目录 先决条件了解模板配置模板连接到工作区疑难解答错误：Windows 计算机名的长度不能超过 15 个字符，并且不能全为数字或包含以下字符 Azure 虚拟网络。 以下资源在此 VNet 后面进行保护： Azure 机器学习工作区 Azure 机器学习计算实例Azure 机器学习计算群集 Azure 存储帐户Azure Key VaultAzure Application InsightsAzure 容...
Azure - 机器学习：使用自动化机器学习训练计算机视觉模型的数据架构
目录 一、用于训练的数据架构图像分类（二进制/多类）多标签图像分类对象检测实例分段 二、用于推理的数据格式输入格式输出格式图像分类多标签图像分类对象检测实例分段 一、用于训练的数据架构 Azure 机器学习的图像 AutoML 要求以 JSONL（JSON 行）格式准备输入图像数据。 本部分介绍多类图像分类、多标签图像分类、对象检测和实例分段的输入数据格式或架构。 我们还将提供最终训练或验证 JSON 行...
Azure - 机器学习：自动化机器学习中计算机视觉任务的超参数
前置信息 本文适用于Azure - 机器学习：使用自动化机器学习训练计算机视觉模型 的任务中： https://techlead.blog.csdn.net/article/details/134286386 一、Azure中特定于模型的超参数 下表汇总了特定于 yolov5 算法的超参数。 | 640 | | model_size | 模型大小。 必须为 small、 medium、large 或 xl...
Azure 机器学习 - 使用Python SDK训练模型
目录 一、环境准备二、工作区限制三、什么是计算目标？四、本地计算机五、远程虚拟机六、Apache Spark 池七、Azure HDInsight八、Azure Batch九、Azure Databricks十、Azure Data Lake Analytics十一、Azure 容器实例十二、Kubernetes 一、环境准备 Azure 机器学习工作区。 有关详细信息，请参阅创建工作区资源。 机器学习服...
Azure Data Factory（十）Data Flow 组件详解
一，引言随着大数据技术的不断发展，数据处理和分析变得越来越重要。为了满足企业对数据处理的需求，微软推出了 Azure Data Factory (ADF)，它是一个云端的数据集成服务，用于创建、安排和管理数据工作流。在本文中，我们将重点介绍 Azure Data Factory 的数据流（Data Flow），以及它如何帮助我们进行数据处理和分析。1，那么 Data Flow 是什么东东呢？映...
Azure 机器学习 - 使用 Visual Studio Code训练图像分类 TensorFlow 模型
一、环境准备 Azure 订阅。 如果没有订阅，注册之后即可试用 Azure 机器学习免费版或付费版。 如果使用的是免费订阅，则仅支持 CPU 群集。 安装 Visual Studio Code，一种轻量型跨平台代码编辑器。 Azure 机器学习工作室 Visual Studio Code 扩展。 有关安装说明，请参阅 Azure 机器学习 Visual Studio Code 扩展指南 CLI (v2)...
Azure 机器学习 - 使用 ONNX 对来自 AutoML 的计算机视觉模型进行预测
目录 一、环境准备二、下载 ONNX 模型文件2.1 Azure 机器学习工作室2.2 Azure 机器学习 Python SDK2.3 生成模型进行批量评分多类图像分类 三、加载标签和 ONNX 模型文件四、获取 ONNX 模型的预期输入和输出详细信息ONNX 模型的预期输入和输出格式多类图像分类 多类图像分类输入格式多类图像分类输出格式 五、预处理多类图像分类多类图像分类 无 PyTorch多类图像分...
Azure 机器学习 - 设置 AutoML 训练时序预测模型
据聚合启用深度学习目标滚动窗口聚合短时序处理非稳定时序检测和处理 五、运行试验六、用最佳模型进行预测用滚动预测评估模型精度预测未来 七、大规模预测多模型分层时序预测 一、环境准备 在本文中，你需要： Azure 机器学习工作区。 若要创建工作区，请参阅创建工作区资源。 二、训练和验证数据 自动化 ML 中预测回归任务类型与回归任务类型之间最重要的区别是，前者包含训练数据中一个表示有效时序的特征。 常规时序具...
Azure 机器学习 - 无代码自动机器学习的预测需求
一、环境准备 Azure 机器学习工作区。 请参阅创建工作区资源。 下载 bike-no.csv 数据文件 二、登录到工作室 本教程将在 Azure 机器学习工作室中创建自动化 ML 试验运行。机器学习工作室是一个整合的 Web 界面，其中包含的机器学习工具可让各种技能水平的数据科学实践者执行数据科学方案。 Internet Explorer 浏览器不支持此工作室。 登录到 Azure 机器学习工作室。 ...