Azure 機器學習Eric ShangKuanTechnical Evangelist

Developer Experience & Evangelism (DX)

Microsoft Taiwan Microsoft Azure

Agenda

•什麼是 Machine Learning

•為什麼要使用 Azure Machine Learning

•如何使用 Azure Machine Learning

Machine Learning

•Machine learning is a scientific discipline that explores the construction and study of algorithms that can learn from data.

•Problems to learn:• Classification• Clustering• Regression• Density estimation• Dimensionality Reduction

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classification

clustering

(linear) regression

為什麼需要機器學習

•從資料中找出商業價值

•預測使用者行為來調整商業行為•根據用戶喜好推薦商品•預測機器損壞的時間

•自動分類•判斷信件是否為垃圾郵件

•分群•找出性格相近的朋友

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什麼是 Azure Machine Learning

•由微軟建立的機器學習平台

•依照需求匯入及整理巨量資料

•套用適用的學習演算法

•建立自己的訓練模型

•以 web service發佈

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為什麼要使用 Azure Machine Learning

•資料科學家不必自己從頭開始撰寫程式•仍可自行撰寫 R script

•運用Microsoft Azure 的基礎建設處理巨量資料•已由 XBOX Live、Microsoft Research 及 Bing 驗證

•結合 Azure HDInsight (Hadoop) 整合

•需要運用巨量資料來進行學習

• Turnkey solution: 直接發佈成Web service

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DemoAzure Machine Learning Studio

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如何使用 Azure Machine Learning

•可直接免費試用 Azure Machine Learning•計算時間小於一小時

•或是註冊 Microsoft Azure 訂閱帳號• http://azure.microsoft.com/zh-tw/pricing/free-trial/

•使用Microsoft Account (Windows Live ID) 註冊• 1 個月 / TWD 6,300 試用額度•計算時間 1 小時新台幣 11 元

•在 Azure Machine Learning Studio 操作

範例: 預測汽車價格

需求:根據汽車的品牌、車型、輪軸大小、引擎大小、馬力、引擎最大瞬間轉速、高速公路油耗來預測汽車的價格

採取行動•從蒐集的汽車資料中，取出一部份訓練預測模型•使用合適的演算法進行訓練•使用另一部份的資料驗證預測模型的準確度

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學習流程

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原始資料 整理資料 分割資料 訓練模型

演算法

驗證

Demo汽車價格預測實驗

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現在就開始前往 azure.microsoft.com