Какво трябва да знаете за лаптопите Azure

Съвременните бизнес приложения обединяват много направления на развитие. Без съмнение най-добре сте запознати с n -tier приложения, надграждащи десетилетия на програмиране на умения и техники, свързващи потребителския интерфейс с кода и данните. Те са познати и лесни за разбиране. Но това се променя, когато започнете да добавяте нови технологии и подходи, изграждайки масово мащабируеми разпределени изчислителни платформи, които се възползват от големи количества данни и машинно обучение.

Голяма част от съвременното машинно обучение се основава на използването на аналитични инструменти за изследване на данни и разработване на правила за показване на статистически значими отклонения. Въпреки че специализираните невронни мрежи се справят със сложното разпознаване на реч и изображение, повечето проблеми не изискват особено сложни модели - особено ако използвате прогнозни алгоритми за потоци от данни от сензори или друг хардуер на IoT. Въпреки това е важно да изпробвате нови алгоритми на данни от сферата, преди да ги приложите.

Представяне на Azure Notebooks

Да се ​​справите с машинното обучение може да бъде сложно. Трудно е да се визуализират данни в мащаб и все още е по-трудно да се разбере как анализът може да стимулира машинното обучение. Тук влизат Azure Notebooks, като ви дават място за изследване на анализи с помощта на познати езици на детска площадка, където можете да изпробвате код и визуализации, да споделяте резултати с колеги и да добавяте описателен текст около кода и резултатите си за презентации на ръководството и вашия екип .

Azure Notebooks е изпълнение на широко използвания Jupyter Notebook с отворен код. Поддържайки повече от 40 различни езика, Jupyter Notebooks могат да работят локално, както и в облака, и можете да внесете код, разработен в Azure, в частен Jupyter Notebook, готов за споделяне на място - или ако трябва да работите с облачен код на самолет.

Всичко, от което се нуждаете, е акаунт в Microsoft и модерен уеб браузър, въпреки че публичните тетрадки не се нуждаят от вход. След като настроите акаунт, можете да създавате и запазвате нови тетрадки или да клонирате съществуващи за вашите собствени експерименти. Има поддръжка както за лични, така и за работни акаунти, така че можете да работите с Azure Notebooks като инструмент за разработка за изпробване на идеи по ваше собствено време или за споделяне на код и документация като част от екип за разработка.

Детска площадка за анализи и машинно обучение

Основните технологии са познати: Можете да добавяте съдържание около изпълними кодови площадки, като използвате Markdown за форматиране на текст. Azure Notebooks автоматично добавя потребителски интерфейс към вашите кодови фрагменти и можете да използвате всеки от селекцията от инструменти за визуализация за графични резултати. Данните могат да бъдат качени и изтеглени от локални компютри, така че можете да вземете файлове, които сте използвали с аналитиката на Excel, и да ги използвате в Azure Notebooks, позволявайки ви да сравнявате резултатите и да използвате инструменти за бизнес разузнаване, за да подготвите данни, преди да бъдат използвани.

Импортирате онлайн данни с Curl или Wget, като използвате Python код в бележник или от вградения терминален прозорец на бележника. Има и интеграция с Dropbox, така че можете да споделяте файлове с колеги или да го използвате, за да сте сигурни, че винаги работите с най-новата версия на файл.

Въпреки че Microsoft предоставя повечето от инструментите, от които се нуждаете, той наистина може да поддържа аналитични операции с общо предназначение само с инструменти като разширенията Anaconda на Python за наука за данни. Ако имате нужда от специализирани библиотеки, като например да се справите с конкретна операция по математическо или машинно обучение, или ако искате да използвате инструмент, който е често използван във вашата организация, можете да инсталирате код от специфични за езика мениджъри на пакети чрез терминала на бележника.

Изграждане на библиотеки от тетрадки

Групите бележници се запазват като библиотеки с табло за управление и управление на вашите библиотеки. Освен споделянето на отделни бележници, Azure Notebooks предоставя контролиран достъп до цели библиотеки за колеги и сътрудници, както и широко отворен достъп до всички библиотеки, които правите обществени.

Публичните библиотеки не са единственият начин за въвеждане на код в Azure Notebooks; можете също да импортирате от репозитории на GitHub. Ако запишете библиотека в GitHub, защо не улесните другите да използват кода ви, като добавите значка GitHub към вашия файл readme, който автоматично клонира и стартира запазените ви тетрадки?

Ако намерите публичен бележник на Azure, с който искате да работите, всичко, което трябва да направите, е да направите клон от него. Може би той изследва алгоритъм за машинно обучение с предсказуема поддръжка, който може да работи добре с вашите IoT сензори, така че добавете свои собствени визуализации и данни към клонинг, както и променете всеки код. Ако работи, можете да приложите алгоритъма или производно във вашето приложение. Използвайки Azure Notebook като код какво, ако можете, можете да проучите как различните алгоритми влияят на вашия код, без да се налага да вграждате цялото приложение в тестова среда.

Научете, опитайте и научете отново

Azure Notebooks не е пълно изпълнение на Jupyter Notebooks, но подмножеството, което Microsoft предлага, е съобразено с инструментите в платформите за анализ и машинно обучение на Azure. Понастоящем е безплатна, въпреки че има някои ограничения за паметта и съхранението: Можете да използвате само 4 GB памет на потребител, с 1 GB съхранени данни. Microsoft също така поставя в белия списък външни източници на данни и въпреки че отговаря на потребителски заявки, може да нямате достъп до данни на трети страни, които искате да използвате, така че може да предпочетете да създадете и качите всички необходими извлечения.

Едно важно използване на Azure Notebooks е като платформа за обучение. Можете да го използвате, за да започнете да изучавате различни версии на Python (което е начинът, по който ги използвам, защото осъзнах, че имам голяма дупка с форма на Python в езиковите си познания), на R или дори F # . Microsoft предоставя библиотека от преносими компютри, за да ви помогне да научите други инструменти, включително използване на Python с неговата рамка за дълбоко обучение CNTK и изграждане и обучение на модели Azure ML.

Наличието на пясъчник, в който да играете, е добър начин да научите нови техники, особено с машинно обучение и други аналитични техники. Но Azure Notebooks също има вградени инструменти за презентация, така че ако сте измислили нещо, което може да работи в проект, коментирайте кода на вашия бележник в Markdown и го споделете с колеги.

Превръщането на Azure Notebooks в процеса на разработка прави разработката по-съвместна, позволявайки ви да изпробвате кода и да получавате коментари, преди да се използва във вашата ежедневна среда за разработка.