Data Science in Visual Studio Code using Neuron, a new VS Code extension – Microsoft Faculty Connection
Guest post by Lorenzo Silvestri, Electronic and Information Engineering Student at Imperial College London. Introduction In this post, I’ll give a short explanation of neuron, a Visual Studio Code extension that aims to be a one-stop-shop for data scientists. It’s an extension I developed as part of a team of students at Imperial College London, in collaboration with Microsoft, in the summer of 20
コマンド ラインから C# 関数を作成する - Azure Functions
この記事では、コマンドライン ツールを使用して、HTTP 要求に応答する C# 関数を作成します。 コードをローカルでテストした後、Azure Functions のサーバーレス環境にデプロイします。 この記事では、分離ワーカー プロセス内の .NET 8 で実行される、HTTP によってトリガーされる関数を作成します。 C# 関数でサポートされている .NET バージョンの詳細については、「サポートされているバージョン」を参照してください。 また、この記事の Visual Studio Code ベースのバージョンも存在します。 このクイックスタートを完了すると、ご利用の Azure アカウントでわずかな (数セント未満の) コストが発生します。 ローカル環境を構成する 開始する前に、次の項目を用意する必要があります。 .NET 8.0 SDK. 次のいずれかのツール。Azure リソー
Deployment of Pre-Trained Models on Azure Container Services
This post is authored by Mathew Salvaris, Ilia Karmanov and Jaya Mathew. Data scientists and engineers routinely encounter issues when moving their final functional software and code from their development environment (laptop, desktop) to a test environment, or from a staging environment to production. These difficulties primarily stem from differences between the underlying software environments
機械学習アルゴリズムの選択方法 - Azure Machine Learning
よくある質問は、「どの機械学習アルゴリズムを使用すればよいか」ということです。 選択するアルゴリズムは、主として、データ サイエンス シナリオの次の 2 つの異なる側面によって決まります。 データを使って何をしたいか? 具体的には、過去のデータから学習することによって回答を得たいビジネス上の質問は何かということです。 データ サイエンス シナリオの要件は何か? 具体的には、ソリューションでサポートする精度、トレーニング時間、線形性、パラメーターの数、特徴の数はどのくらいかということです。 Note デザイナーは、従来の事前構築済みコンポーネント (v1) とカスタム コンポーネント (v2) の 2 種類のコンポーネントをサポートします。 これら 2 種類のコンポーネントには互換性がありません。 従来の事前構築済みコンポーネントは、主にデータ処理や、回帰や分類などの従来の機械学習タスク向け
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