Machine Learning в Microsoft Azure

 

  1. Вспомнить о лабораторной

  2. Повторить материал и познакомиться с визуализацией в статье Stephanie Yee и Tony Chu Наглядное введение в машинное обучение. 

  3. Познакомиться с материалом о Microsoft Azure и ее конкурентах (список в конце статьи).

  4. Посетить ресурс и познакомиться с его языковой поддержкой (см. языковое меню - актуален Русский)

  5. Посетите ресурс, в пункте меню Products выбрать Analytics, нажать Machine Learning, на открывшейся странице нажать Get Started now.
     Познакомиться с модулем "    Azure ML Studio" на странице

    Для выполнения данной работы регистрация в Azure ML не нужна, для полноценной работы Azure ML необходима активная подписка Microsoft Azure (можно зарегистрировать бесплатную пробную учетную запись, перейдя по ссылке). Успешная авторизация позволяет перейти на главную страницу Azure ML Studio – в среду, где будет происходить вся дальнейшая работа.

  6. Познакомиться с Azure Machine Learning одним из простейших инструментов для использования машинного обучения, убирающий высокий математический входной барьер для разработчиков (посмотреть ознакомительное видео, познакомиться с моделями прогностического анализа в Галерее и выделить те модели, которые относятся к обработке вербальной информации и описать на русском языке одну их них.

  7. Прочесть в  материале модуль о CNTK на Github. Познакомиться с инструментарием Computational Network Toolkit и посмотреть примеры наиболее распространенных подходов в решении задач на основе нейронных сетей.

  8. Посетить ресурс программы DreamSpark, где студентам доступны бесплатные облачные сервисы и познакомиться с  Microsoft Azure для студентов

  9. Посмотреть на курс  соснователя Coursera и осуществить  (для заполнения Таблицы на странице) перевод (на русский язык) фрагмента Программы курса для той недели (из 11), номер которой  соответствует вашему номеру в зачетной таблице.

  10. Заполнить Таблицу на странице. Сохранить документ с заполненной таблицами как PDF-файл  под именем Фамилия-Аzure

  11. Заполнить Анкету и нажать кнопку Отправить (выполнение задания предполагает наличие доступа в Интернет)

  12. Предложить CaptionBot картинку для распознавания. Сделать скриншот с результатом, подписать его своей Фамилией и оценкой (от 0 до 5 баллов - см. образец для случая Орловой) и сохранить как графический документ (в формате jpg), присвоив ему в качестве имени Ваше собственное название для изображенного на картинке.

  13. Отослать преподавателю письмо с отзывом о работе  и документом Фамилия-Azure и картинкой (подписанной Вашей фамилией и поименованной Вами)

Для любопытных: познакомиться с Учебной нейросетью от TensorFlow

Для умных: посмотреть видео

 

 

kmp