azure-machine-learning

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XML로 저장된 일부 데이터로 ML Studio를 테스트 해 봅니다. 그러나 나는 많은 것을 시도했다. 즉, xml을 csv로 JSON으로 변환했지만이 데이터로 ML 스튜디오를 사용하는 좋은 방법을 찾지 못했다. 문제는 변환 자체가 아닙니다. 이것은 단지 세미 구조화의 문제 일뿐입니다. 제 생각에는 CSV 파일을 데이터 배열로 사용하는 것과 같은 솔루션이

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Azure ML에서 웹 서비스 배포가 실패했습니다

Azure ML에 새로운 웹 서비스를 배포하려고합니다. 웹 서비스 배포 [새] 미리보기를 클릭합니다. 다음 오류가 발생합니다. 웹 서비스 배포에 실패했습니다. 이 계정에는 작업 영역이 포함 된 Azure 구독에 대한 충분한 액세스 권한이 없습니다. Azure에 웹 서비스를 배포하려면 동일한 계정을 작업 영역에 초대하고 작업 영역이 포함 된 Azure 구독에

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Azure ML 웹 서비스 + 팬더 데이터 프레임 쿼리 용 파이썬

파이썬에서 기계가 아닌 학습 작업에 Azure ML 웹 서비스를 사용하고 싶습니다. 나는이 같은 팬더 DF가 : Id Value 0 111 0.1 1 222 7.3 2 333 3.1 3 444 5.0 내가 (ID에 의해 특정 행의 값은 무엇인가?) 성공적으로 DF를 조회 할 수 있습니다 float(df.loc[pot['Id'] == 222, 'V

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azureML에 대한 클러스터 환경을 만들 때 오류가 발생했습니다. "득점 프런트 엔드 정보를 얻지 못했습니다."

이제 Azure Machine Learning Services를 사용하여 시작한이 문제가 발생했습니다. 로컬 환경을 만들고 내 모델을 localhost에 배포하면 완벽하게 작동합니다. 어디서부터 시작해야할지 모르기 때문에이 오류의 원인이 될 수있는 사람을 식별 할 수 있습니까? 같은 오류가 발생하여 위치 "eastus2"에 대한 클러스터를 만들려고했습니다.

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모델 매개 변수 추가 및 점수 결과에 타임 스탬프 실행

Studio에서 Azure 기계 학습 실험을 실행했으며 현재 점수 결과를 Azure SQL로 내보내고 있습니다. 내보내기 데이터에 "실행 타임 스탬프"와 모델 구성을 추가 열로 포함하려고합니다. 다음은 Azure SQL 데이터베이스에서 서로 다른 실행 결과를 비교할 수 있기 때문에 유용합니다. 누구든지이 데이터를 점수가 매겨진 데이터 세트에 추가하는 방법을

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이 작업 영역의 저장소 계정이 삭제되었습니다.

이 작업 영역의 저장소 계정이 삭제되었습니다. 내 Machine Learning Studio에 사용하고 있습니다. 실험을 저장하려고 할 때 작업 영역이 없다는 것을 보여 주므로 어떻게해야합니까? See the Image for reference which showing storage account has been deleted

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Azure 컴퓨터 학습 웹 서비스 배포가 실패했습니다.

ACS에 배포 오류가 발생했습니다. BadRequestFormat. 어떻게해야합니까? 자습서 작업의 끝을 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/preview/tutorial-classifying-iris-part-1으로 끝내려는 시도는 n 번째 시도입니다. AZ ml의 ENV 설치 -n gope

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.r 파일을 하늘색 스튜디오에 업로드하고 실행하는 방법은 무엇입니까?

나는 R 파일을 가지고 있고, azureML 스튜디오에서도 같은 파일을 실행하고 싶다. Rstudio에서 코드를 실행 한 후, r 파일을 압축하여 Azure 스튜디오의 데이터 세트로 가져옵니다. 데이터 세트 및 Execute R 스크립트 모듈을 실험에 가져오고 스크립트 번들 포트를 zip 파일에 연결합니다. 그것은 내가 모르는 src 경로를 묻습니다. 내가

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푸른 명령 줄 'ml의 AZ'맥 내가 어떤 <code>az ml</code> 기능을 실행하려고이 오류로 실행하고

를 작동하지에 : 지금까지 어떤 제안이 표시되지 않는 $ az ml -h az: error: argument _command_package: invalid choice: ml ml의가 될 다네 azure-cli에 대해 지원되는 기능. 누구든지 도울 수 있는지보기.

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의사 결정 트리 및 의사 결정 포리스트의 Azure ML에서 실행 시간을 줄이는 방법

2000000 개가 넘는 행을 포함하는 데이터 세트에 대해 회귀 모델을 실행하려고합니다. 선형 회귀 분석을 사용하여 시도하고 모델 하이퍼 매개 변수를 조정하지 않고 의사 결정 트리 회귀를 강화했지만 예상 정확도를 얻지 못했습니다. 그래서 나는 boosted decision tree를 위해 Tune model hyperparameter를 사용하려고 시도했다.