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Machine Learning With Microsoft Technologies : Selecting the Right Architectu...
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- Book Title
- Machine Learning With Microsoft Technologies : Selecting the Righ
- ISBN
- 9781484236574
- Publication Year
- 2019
- Type
- Textbook
- Format
- Trade Paperback
- Language
- English
- Publication Name
- Machine Learning with Microsoft Technologies : Selecting the Right Architecture and Tools for Your Project
- Item Length
- 10in
- Publisher
- Apress L. P.
- Item Width
- 7in
- Item Weight
- 25.7 Oz
- Number of Pages
- Xv, 365 Pages
關於產品
Product Information
Know how to do machine learning with Microsoft technologies. This book teaches you to do predictive, descriptive, and prescriptive analyses with Microsoft Power BI, Azure Data Lake, SQL Server, Stream Analytics, Azure Databricks, HD Insight, and more. The ability to analyze massive amounts of real-time data and predict future behavior of an organization is critical to its long-term success. Data science, and more specifically machine learning (ML), is today's game changer and should be a key building block in every company's strategy. Managing a machine learning process from business understanding, data acquisition and cleaning, modeling, and deployment in each tool is a valuable skill set. Machine Learning with Microsoft Technologies is a demo-driven book that explains how to do machine learning with Microsoft technologies. You will gain valuable insight into designing the best architecture for development, sharing, and deploying a machine learning solution. This book simplifies the process of choosing the right architecture and tools for doing machine learning based on your specific infrastructure needs and requirements. Detailed content is provided on the main algorithms for supervised and unsupervised machine learning and examples show ML practices using both R and Python languages, the main languages inside Microsoft technologies. What You'll Learn Choose the right Microsoft product for your machine learning solution Create and manage Microsoft's tool environments for development, testing, and production of a machine learning project Implement and deploy supervised and unsupervised learning in Microsoft products Set up Microsoft Power BI, Azure Data Lake, SQL Server, Stream Analytics, Azure Databricks, and HD Insight to perform machine learning Set up a data science virtual machine and test-drive installed tools, such as Azure ML Workbench, Azure ML Server Developer, Anaconda Python, Jupyter Notebook, Power BI Desktop, Cognitive Services, machine learning and data analytics tools, and more Architect a machine learning solution factoring in all aspects of self service, enterprise, deployment, and sharing Who This Book Is For Data scientists, data analysts, developers, architects, and managers who want to leverage machine learning in their products, organization, and services, and make educated, cost-saving decisions about their ML architecture and tool set.
Product Identifiers
Publisher
Apress L. P.
ISBN-10
1484236572
ISBN-13
9781484236574
eBay Product ID (ePID)
21038728555
Product Key Features
Publication Name
Machine Learning with Microsoft Technologies : Selecting the Right Architecture and Tools for Your Project
Format
Trade Paperback
Language
English
Publication Year
2019
Type
Textbook
Number of Pages
Xv, 365 Pages
Dimensions
Item Length
10in
Item Width
7in
Item Weight
25.7 Oz
Additional Product Features
Number of Volumes
1 Vol.
Lc Classification Number
Qa76.76.M52
Table of Content
Part I: Getting Started .- Chapter 1: Introduction to Machine Learning.- Chapter 2: Introduction to R.- Chapter 3: Introduction to Python.- Chapter 4: R Visualization in Power BI.- Part II: Machine Learning in R and Power BI .- Chapter 5: Business Understanding.- Chapter 6: Data Wrangling for Predictive Analysis.- Chapter 7: Predictive Analysis in Power Query with R.- Chapter 8: Descriptive Analysis in Power Query with R.- Part III: Machine Learning SQL Server .- Chapter 9: Using R with SQL Server 2016 and 2017.- Chapter 10: Azure Databricks.- Part IV: Machine Learning in Azure .- Chapter 11: R in Azure Data Lake.- Chapter 12: Azure Machine Learning Studio.- Chapter 13: Machine Learning in Azure Stream Analytics.- Chapter 14: Azure Machine Learning (ML) Workbench.- Chapter 15: Machine Learning on HDInsight.- Chapter 16: Data Science Virtual Machine and AI Framework.- Chapter 17: Deep Learning Tools with Cognitive Toolkit (CNTK).- Part V: Data Science Virtual Machine .- Chapter 18: Cognitive Service Toolkit.- Chapter 19: Bot Framework.- Chapter 20: Overview on Microsoft Machine Learning Tools.
Copyright Date
2019
Topic
Systems Architecture / General, Intelligence (Ai) & Semantics, Programming Languages / Python, Programming / Microsoft
Dewey Decimal
006.31
Dewey Edition
23
Illustrated
Yes
Genre
Computers
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物品所在地：
Jessup, Maryland, 美國
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中國, 中國台灣, 中國澳門, 中國香港, 中非共和國, 丹麥, 以色列, 佛得角群島, 克羅地亞共和國, 冰島, 利比利亞, 剛果共和國, 剛果民主共和國, 加拿大, 加納, 加蓬共和國, 匈牙利, 南非, 南韓, 卡塔爾, 印尼, 印度, 厄立特里亞, 吉布提, 哥倫比亞, 哥斯達黎加, 土庫斯安德凱科斯群島, 坦桑尼亞, 埃及, 基里巴斯, 塞浦路斯, 塞爾維亞, 墨西哥, 多哥, 多明尼加共和國, 奧地利, 安圭拉島, 尼日爾, 巴基斯坦, 巴布亞新畿內亞, 巴拉圭, 布隆迪, 希臘, 幾內亞, 幾內亞比索, 德國, 意大利, 愛沙尼亞, 愛爾蘭, 所羅門群島, 拉脫維亞, 挪威, 捷克共和國, 斯洛伐克, 斯洛文尼亞, 斯里蘭卡, 日本, 智利, 格雷納達, 梵蒂岡, 歐洲, 比利時, 波斯尼亞和黑塞哥維那, 波蘭, 泰國, 海地, 湯加, 澳洲, 瑞典, 瑞士, 瓦利斯和富圖納群島, 甘比亞, 盧森堡, 科威特, 科特迪瓦（象牙海岸）, 秘魯, 立陶宛, 紐西蘭, 羅馬尼亞, 美洲, 聖基茨-尼維斯, 聖盧西亞, 聖馬力諾, 芬蘭, 英國, 茅利塔尼亞, 荷蘭, 菲律賓, 葡萄牙, 蒙特色拉特島, 蘇里南, 西班牙, 西薩摩亞, 赤道幾內亞, 開曼群島, 阿拉伯聯合酋長國, 阿根廷, 阿爾巴尼亞, 馬來西亞, 馬耳他, 馬里
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