4.3 KiB
วิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์
ภาพโดย Jelleke Vanooteghem จาก Unsplash
เมื่อพูดถึงการทำวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับข้อมูลขนาดใหญ่ คลาวด์สามารถเปลี่ยนเกมได้อย่างมาก ในสามบทเรียนถัดไป เราจะมาดูกันว่าคลาวด์คืออะไรและทำไมมันถึงมีประโยชน์มาก นอกจากนี้ เรายังจะสำรวจชุดข้อมูลเกี่ยวกับภาวะหัวใจล้มเหลวและสร้างโมเดลเพื่อช่วยประเมินความน่าจะเป็นที่ใครบางคนจะมีภาวะหัวใจล้มเหลว เราจะใช้พลังของคลาวด์ในการฝึกอบรม, ปรับใช้ และใช้งานโมเดลในสองวิธีที่แตกต่างกัน วิธีแรกใช้เฉพาะอินเทอร์เฟซผู้ใช้ในรูปแบบ Low code/No code และอีกวิธีใช้ Azure Machine Learning Software Developer Kit (Azure ML SDK)
หัวข้อ
- ทำไมต้องใช้คลาวด์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล?
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์: วิธี "Low code/No code"
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลบนคลาวด์: วิธี "Azure ML SDK"
เครดิต
บทเรียนเหล่านี้เขียนขึ้นด้วย ☁️ และ 💕 โดย Maud Levy และ Tiffany Souterre
ข้อมูลสำหรับโครงการพยากรณ์ภาวะหัวใจล้มเหลวได้มาจาก Larxel บน Kaggle โดยได้รับอนุญาตภายใต้ Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความที่ผิดพลาดซึ่งเกิดจากการใช้การแปลนี้