Machine Learning mit Azure ML

Predictive Web-Apps mit Azure ML und Python erstellen
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Maschinelles Lernen hat in den vergangenen Jahren und in Zeiten von Big Data immer mehr an Popularität gewonnen. Der Prozess, der dahintersteckt, ist aber relativ kompliziert und anspruchsvoll. Aus diesem Grund hat Microsoft mit Azure Machine Learning einen vollständig verwalteten Dienst veröffentlicht, der den Einstieg erleichtert.

Mit Azure Machine Learning (ML) lassen sich Lösungen zu Vorhersageanalysen in der Cloud erstellen, testen, betreiben und verwalten. So können Modelle erstellt werden, die aus vorhandenen Daten lernen und Vorhersageanalysen für zukünftige Daten getroffen werden. Hier finden Sie einen ausführlichen Überblick zum Thema (Azure) Machine Learning.

Raymond Laghaeian, Senior Program Manager bei Microsoft, geht noch weiter ins Detail und erklärt, wie man eine predictive Web-App mit Azure ML und Python erstellt.

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Predictive Web-App mit Azure ML und Python

Schritt für Schritt erläutert Laghaeian, wie in Python ein ML-Programm entsteht und wie dieses als Web-Service auf Azure ML veröffentlicht wird. Außerdem zeigt er, wie eine Web-App, die Vorhersagen in Echtzeit trifft, entwickelt und eingesetzt wird. Besonders spannend ist, dass keinerlei ASP.NET-Code nötig ist. Wie das Ganze funktioniert, zeigt das zugehörige, knapp zehnminütige Video:

Um loszulegen, benötigen Entwickler die folgenden vier Dinge:

  • Python 2.7 mit Anaconda
  • Azure ML Client Library
  • Azure ML Workspace ID und Workspace Auth. Token
  • Azure subscription

Eine ausführliche Anleitung, die das Video begleitet, findet sich im Microsoft-Machine Learning Blog.

Aufmacherbild: Gold Python von Shutterstock / Urheberrecht: RAYphotographer 

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