Azure - 机器学习:使用自动化机器学习训练计算机视觉模型的数据架构
了解如何设置Azure中 JSONL 文件格式,以便在训练和推理期间在计算机视觉任务的自动化 ML 实验中使用数据。一、用于训练的数据架构Azure 机器学习的图像 AutoML 要求以 JSONL(JSON 行)格式准备输入图像数据。 本部分介绍多类图像分类、多标签图像分类、对象检测和实例分段的输入数据格式或架构。 我们还将提供最终训练或验证 JSON 行文件的示例。图像分类(二进制/多类)每....
Azure 机器学习 - 使用 Visual Studio Code训练图像分类 TensorFlow 模型
了解如何使用 TensorFlow 和 Azure 机器学习 Visual Studio Code 扩展训练图像分类模型来识别手写数字。一、环境准备Azure 订阅。 如果没有订阅,注册之后即可试用 Azure 机器学习免费版或付费版。 如果使用的是免费订阅,则仅支持 CPU 群集。安装 Visual Studio Code,一种轻量型跨平台代码编辑器。Azure 机器学习工作室 Visual ....
Azure 机器学习 - 使用无代码 AutoML 训练分类模型
了解如何在 Azure 机器学习工作室中使用 Azure 机器学习自动化 ML,通过无代码 AutoML 来训练分类模型。 此分类模型预测某个金融机构的客户是否会认购定期存款产品。一、环境准备Azure 订阅。 如果还没有 Azure 订阅,可以创建一个免费帐户。下载 bankmarketing_train.csv 数据文件。 y 列指示客户是否认购了定期存款产品,该列稍后在本教程中将标识为预测....
Azure 机器学习 - 使用 AutoML 和 Python 训练物体检测模型
本教程介绍如何通过 Azure 机器学习 CLI 扩展 v2 或 Azure 机器学习 Python SDK v2 使用 Azure 机器学习自动化 ML 训练物体检测模型。 此物体检测模型可识别图像是否包含对象(如罐、纸箱、奶瓶或水瓶)。一、Azure环境准备若要使用 Azure 机器学习,你首先需要一个工作区。 如果没有工作区,请完成创建开始使用所需的资源以创建工作区并详细了解如何使用它。此....
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