azure-machine-learning

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如何安排未部署爲Web服務的Azure ML實驗？我開發了一個Azure實驗，它從內部數據庫導入數據並將數據導出到SQL數據庫。我如何安排每週運行？

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我想使用下面的R腳本將列名添加到輸入數據集。 dataset1 <- maml.mapInputPort(1)#class: data.frame # Sample operation cols <- c("age", "workclass", "fnlwgt", "education", "education-num", "marital-s

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Azure機器學習是否可通過使用編程語言進行管理而不是拖放？

似乎與現在的機器學習工作只能通過使用拖動& Drop界面在線，但我不確定。對於專業用途，動態添加數據模型，訓練，評估和預測，需要通過編程語言訪問。現在是否可以通過編程語言訪問，或者我應該使用Azure門戶上傳，分割，培訓，評估和預測我的數據？

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在Azure ML中加載訓練過的模型

我試圖從Azure ML studio中訓練好的模型選項卡中加載訓練過的模型到另一個實驗中。根據文檔它可能是這樣的：將負載訓練模型模塊添加到您的實驗。對於數據源，使用以下其中一個選項指示已訓練模型的位置：通過HTTP選擇Web URL，然後鍵入URL。 URL應該指向實驗和表示訓練模型的文件。在Azure機器學習中，受過訓練的模型默認以保存爲iLearner格式。但是，有沒有人知道我將

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在天青

「入口點未找到」錯誤LightGBMř包當使用LightGBMř包在天青ML我得到以下錯誤：上page0xc0000139 [Error] +++ NT HARD ERROR (0xc0000139) +++ [Error] Parameter 0: 0x4ad4bc8 [log2f] [Error] Parameter 1: 0x4b5e2e8 [C:\src\lightgb

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我的實驗有什麼問題（試圖預測汽車銷售）？

我有這樣的數據集（只是它的樣品）：使用Azure上ML以下實驗 DATE_REF,MONTH,YEAR,DAY_OF_YEAR,DAY_OF_MONTH,WEEK_DAY,WEEK_DAY_1,WEEK_DAY_2,WEEK_DAY_3,WEEK_DAY_4,WEEK_DAY_5,WEEK_DAY_6,WEEK_DAY_7,WEEK_NUMBER_IN_MONTH,WEEKEND,WORK_DAY

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AzureML多個模型

概述：我，我們在字典中保持n個訓練有素的隨機森林車型獨特的Python的模式。我試圖避免這種設置，但暫時是必要的。在我的本地中，我可以通過將數據幀傳遞給預測函數並遍歷行來進行預測，爲每行調用適當的模型，如rf_models [model] .predict（）。在AzureML中，我創建了一個玩具模型，允許我去： Web輸入 - > Python腳本 - >分數模型 - > Web輸出。挑戰

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如何在Azure機器學習中構建卷積神經網絡？

有人應該添加「net＃」作爲標籤。我試圖通過本教程將其變成一個卷積神經網絡，以提高我在Azure的機器學習工作室神經網絡： https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/Neural-Network-Convolution-and-pooling-deep-net-2 礦和教程之間的區別是我在做迴歸35功能和1個標籤，他們正在使用28x28功

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有什麼辦法從visual studio上傳文件到Microsoft QnA Maker KB？

我正試圖在Microsoft QnA製造商網站上更改我的QnA製造商服務的知識庫。是否有可能從我的代碼上傳文件到這個服務？

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Azure機器學習：這是什麼錯誤？

我正在使用具有非默認終結點的經典Web服務來處理Azure數據工廠上的更新資源活動。這是錯誤我得到： Screenshot of Error 我沒有在網上找到任何信息，無法找出自己。 This網站顯示，我使用的只是我的mlEndpoint，apiKey和updateRessourceEndpoint值填充一個例子： { "name": "updatableScoringEndpoint2