Обработка данных и машинное обучение

Машинное обучение – одна из самых популярных областей Computer Science, и в то же время разработчики говорят о ней достаточно мало. Основная причина этого в том, что теоретическая часть машинного обучения требует глубокой математической подготовки. Но необходимо понимать, что помимо теоретических основ, существует также и практическая сторона, которая оказывается значительно проще для освоения и ежедневного использования. Microsoft имеет массу инструментов для выполнения аналитики, визуализации и других задач, как локально, так и в облаке. В облаке, например, это Azure Machine Learning, инструмент, способный значительно упростить процесс общения с математической моделью и бэкендом за ней. Про бэкенд упомянуто не зря - разработать математическую модель и накачать ее данными - одно дело. Другое дело - сделать так, чтобы при увеличении количества данных и сложности модели не было проблем с вычислительными ресурсами. Локально же это проблематично - здесь и разработки много, и инфраструктурных задач, и, в конце концов, покупать оборудование для того, чтобы проверить гипотезу, может быть неэффективно. Azure ML эту проблему частично снимает, разворачивая инфраструктуру и предоставляя удобный интерфейс взаимодействия с математической моделью и веб-сервисом, который можно из нее сгенерировать.

Начать можно с любого из перечисленных материалов: Учебник по основам Azure Machine Learning Книга по использованию языка R в Azure ML Прийти. Обучить модель. Победить. - выбор редакции! Обзорная статья об основах Azure ML - выбор редакции! Введение в машинное обучение и быстрый старт с Azure ML - выбор редакции! Azure Machine Learning для Data Scientist - выбор редакции! Предсказание выживания пассажиров Титаника при помощи Azure Machine Learning После того, как математическая модель сделана, данные предоставлены, можно их визуализировать. Например, с помощью Microsoft PowerBI.

Если же вы предпочитаете больше разработки, то Azure ML поддерживает модули на R. И эта поддержка также встроена в Visual Studio.

Например, знаменитый проект http://how-old.net сделан именно с Azure ML и Power BI. Почитать подробнее про то, как вы тоже можете это использовать - Как Microsoft Project Oxford может сделать ваши приложения умнее.