剧集
ISV 展示:在 Azure 上使用 H2O 的端到端机器学习
替换为 Katherine Kampf, Vinod Iyengar
H2O 的 AI 平台提供适用于 sparklyr 和 PySpark 的开放源代码机器学习框架。 H2O 的 Sparkling Water 允许用户将 H2O 的快速可缩放机器学习算法与 Spark 的功能相结合。 借助 Sparkling Water,用户可以从 Scala/R/Python 推动计算,并使用 H2O Flow UI,为应用程序开发人员提供理想的机器学习平台。 H2O 的开放 AutoML 还完全自动执行过程训练 ML 算法、优化正确的参数和构建组合模型。 设置环境以在大数据的基础上执行高级分析是困难的,但使用 H2O Sparkling Water for HDInsight,客户只需单击几下鼠标即可开始使用。 此解决方案将在 HDInsight Spark 群集上安装 Sparkling Water,以便可以利用 Spark 和 H2O 的所有优势。 除了 H2O 支持的所有标准数据源外,该解决方案还可以访问 Azure Blob 存储和/或 Azure Data Lake Store 中的数据。 它还为 Jupyter Notebook 提供了用于简单快速入门的内置示例,以及用户友好的 H2O FLOW UI 来监视和调试应用程序。
创建免费帐户(Azure): https://aka.ms/c9-azurefree
H2O 的 AI 平台提供适用于 sparklyr 和 PySpark 的开放源代码机器学习框架。 H2O 的 Sparkling Water 允许用户将 H2O 的快速可缩放机器学习算法与 Spark 的功能相结合。 借助 Sparkling Water,用户可以从 Scala/R/Python 推动计算,并使用 H2O Flow UI,为应用程序开发人员提供理想的机器学习平台。 H2O 的开放 AutoML 还完全自动执行过程训练 ML 算法、优化正确的参数和构建组合模型。 设置环境以在大数据的基础上执行高级分析是困难的,但使用 H2O Sparkling Water for HDInsight,客户只需单击几下鼠标即可开始使用。 此解决方案将在 HDInsight Spark 群集上安装 Sparkling Water,以便可以利用 Spark 和 H2O 的所有优势。 除了 H2O 支持的所有标准数据源外,该解决方案还可以访问 Azure Blob 存储和/或 Azure Data Lake Store 中的数据。 它还为 Jupyter Notebook 提供了用于简单快速入门的内置示例,以及用户友好的 H2O FLOW UI 来监视和调试应用程序。
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