Episode
Batch-Ableitung mithilfe von Azure Machine Learning
In dieser Episode befassen wir uns mit einer schnellen Übersicht über die neue Batch-Ableitungsfunktion, die Es Azure Machine Learning-Benutzern ermöglicht, Rückschlüsse auf große Datasets auf sichere, skalierbare, performante und kostengünstige Weise zu erhalten, indem sie die Leistungsfähigkeit der Cloud vollständig nutzen.
[00:21] Kontext zu Rückschlüssen
[02:00] Behandeln von Workloads mit hohem Volumen
[03:05] ParallelRunStep-Einführung
[03:53] Unterstützung für strukturierte und unstrukturierte Daten
[04:14] – exemplarische Vorgehensweise
[06:17] – ParallelRunStep Config
[07:40] – Vor- und Nachbearbeitung
Die Favoritenlinks der KI-Show:
In dieser Episode befassen wir uns mit einer schnellen Übersicht über die neue Batch-Ableitungsfunktion, die Es Azure Machine Learning-Benutzern ermöglicht, Rückschlüsse auf große Datasets auf sichere, skalierbare, performante und kostengünstige Weise zu erhalten, indem sie die Leistungsfähigkeit der Cloud vollständig nutzen.
[00:21] Kontext zu Rückschlüssen
[02:00] Behandeln von Workloads mit hohem Volumen
[03:05] ParallelRunStep-Einführung
[03:53] Unterstützung für strukturierte und unstrukturierte Daten
[04:14] – exemplarische Vorgehensweise
[06:17] – ParallelRunStep Config
[07:40] – Vor- und Nachbearbeitung
Die Favoritenlinks der KI-Show:
Feedback? Melden Sie hier ein Problem.