वीडियो: कौन सी Azure सेवा मशीन लर्निंग के लिए बड़ा डेटा विश्लेषण प्रदान कर सकती है?
2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47
सीखना पथ विवरण
माइक्रोसॉफ्ट Azure प्रदान करता है मज़बूत सेवाएं विश्लेषण के लिए बड़ा डेटा . सबसे प्रभावी तरीकों में से एक है अपने को स्टोर करना आंकड़े में Azure डेटा लेक स्टोरेज Gen2 और फिर स्पार्क ऑन का उपयोग करके इसे प्रोसेस करें नीला डेटाब्रिक्स। नीला धारा एनालिटिक्स (एएसए) माइक्रोसॉफ्ट का है सेवा वास्तविक समय के लिए डेटा विश्लेषण.
बस इतना ही, नीला बड़ा डेटा क्या है?
बड़ा डेटा एक सामान्य शब्द है जो वर्णन करता है a बड़ा की आवाज़ आंकड़े . हालांकि, के संदर्भ में आंकड़े एनालिटिक्स, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग, बड़ा डेटा a. को संदर्भित करता है बड़ा समुच्चय आंकड़े जो पैटर्न या प्रवृत्तियों को प्रकट करने के लिए प्रौद्योगिकियों के एक समूह द्वारा विश्लेषण किया जाता है।
साथ ही, Azure द्वारा प्रदान की जाने वाली रीयल टाइम एनालिटिक्स क्षमताएं क्या हैं? माइक्रोसॉफ्ट नीला धारा एनालिटिक्स Microsoft द्वारा एक सर्वर रहित स्केलेबल कॉम्प्लेक्स इवेंट प्रोसेसिंग इंजन है जो उपयोगकर्ताओं को विकसित करने और चलाने में सक्षम बनाता है असली - समय विश्लेषण उपकरणों, सेंसर, वेब साइटों, सोशल मीडिया और अन्य अनुप्रयोगों जैसे स्रोतों से डेटा की कई धाराओं पर।
यह भी जानने के लिए कि Azure डेटा एनालिटिक्स क्या है?
Azure डेटा झील एनालिटिक्स एक मांग पर है एनालिटिक्स नौकरी सेवा जो बड़ी को सरल बनाती है आंकड़े . आसानी से विकसित करें और बड़े पैमाने पर समानांतर चलाएं आंकड़े यू-एसक्यूएल, आर, पायथन और. प्रबंधन के लिए कोई बुनियादी ढांचा नहीं होने के कारण, आप संसाधित कर सकते हैं आंकड़े मांग पर, तुरंत स्केल करें और केवल प्रति कार्य भुगतान करें।
Microsoft बड़े डेटा का उपयोग कैसे करता है?
माइक्रोसॉफ्ट ले जा रहा है बड़ा डेटा सभी को आसान पहुंच प्रदान करके एक अरब लोगों को आंकड़े , बड़े या छोटा, और अंतिम उपयोगकर्ताओं को सभी का विश्लेषण करने में सक्षम बनाना आंकड़े एक्सेल जैसे परिचित उपकरणों के साथ। नई प्रौद्योगिकियां, जैसे कि अपाचे हडूप, असंरचित पेटाबाइट्स को संग्रहीत और विश्लेषण कर सकती हैं आंकड़े सस्ते में।
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मशीन लर्निंग के लिए सबसे अच्छी भाषा कौन सी है?
मशीन लर्निंग कंप्यूटर विज्ञान का एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है और कई प्रोग्रामिंग भाषाएं एमएल ढांचे और पुस्तकालयों का समर्थन करती हैं। सभी प्रोग्रामिंग भाषाओं में, पायथन सबसे लोकप्रिय विकल्प है जिसके बाद C++, Java, JavaScript और C# आते हैं।
कौन से उद्योग मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं?
बड़े डेटा के साथ काम करने वाले अधिकांश उद्योगों ने मशीन लर्निंग तकनीक के मूल्य को मान्यता दी है। मशीन लर्निंग हेल्थकेयर उद्योग में व्यापक रूप से लागू है। वित्तीय सेवा उद्योग। खुदरा उद्योग। मोटर वाहन उद्योग। सरकारी संस्थाएं। परिवहन उद्योग। तेल और गैस उद्योग
हम मशीन लर्निंग का उपयोग किसके लिए कर सकते हैं?
यहां, हम मशीन लर्निंग के कुछ उदाहरण साझा करते हैं जिनका हम हर रोज उपयोग करते हैं और शायद यह नहीं जानते कि वे एमएल द्वारा संचालित हैं। आभासी व्यक्तिगत सहायक। यात्रा करते समय भविष्यवाणियां। वीडियो निगरानी। सोशल मीडिया सर्विसेज। ईमेल स्पैम और मैलवेयर फ़िल्टरिंग। ऑनलाइन ग्राहक सहायता। खोज इंजन परिणाम शोधन
मशीन लर्निंग जावा या पायथन के लिए कौन सा बेहतर है?
स्पीड: जावा ज्यादा तेज हैपायथन जावा पाइथन से 25 गुना तेज है। संगामिति के अंतर, जावा ने पायथन को हराया। जावा अपने उत्कृष्ट स्केलिंग अनुप्रयोगों के कारण बड़े और जटिल मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए सबसे अच्छा विकल्प है
कौन सी AWS स्टोरेज सेवा लंबी अवधि के लिए बैकअप डेटा के लिए सबसे उपयुक्त है?
Amazon S3 ग्लेशियर डेटा संग्रह और दीर्घकालिक बैकअप के लिए एक सुरक्षित, टिकाऊ और बेहद कम लागत वाली क्लाउड स्टोरेज सेवा है। ग्राहक विश्वसनीय रूप से बड़ी या छोटी मात्रा में डेटा को कम से कम $0.004 प्रति गीगाबाइट प्रति माह स्टोर कर सकते हैं, ऑन-प्रिमाइसेस समाधानों की तुलना में एक महत्वपूर्ण बचत