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天蓝色ML的Python代码 使用Microsoft Azure认知服务实现各种AI项目的Python代码。 需要Microsoft Azure订阅，因为您将需要授权密钥和终结点才能使用这些代码部署模型。 服务： I.Azure机器学习： 部署预测性服务。 二。 自定义愿景： 人脸检测。 图像分类。 对象检测。 光学字符识别。 表格识别。 三， NLP（语音，文本，LUIS）： 语言理解。 语音识别和语音合成。 文字分析。 语言翻译 重要提示：该存储库是学习路径笔记本中的Python代码的集合，用于为Microsoft AI-900考试做准备（不是我的个人工作）。 尽管我通过了考试，但是我仍然希望将这些代码保存在这里，以便在Azure上进行AI项目时可以快速参考它们。 有关如何实现代码的详细信息，请查看以下参考： :

适用于Microsoft Azure的VM系列 这是Azure资源管理器（ARM）模板的存储库，用于将Palo Alto Networks的VM系列下一代防火墙部署到Azure公共云中。 ： 自带许可证 即用即付（PAYG）每小时和 文献资料 注意： 部署ARM模板需要一些专业知识，并且需要对ARM JSON模板进行自定义。 请查看ARM模板的基本结构。 该存储库中的大多数模板通常都使用VM系列的BYOL版本。 如果要使用其他SKU，则可以编辑azureDeploy.json模板以将"imageSku"变量设置为使用"byol" ， "bundle1"或"bundle2" ： "imagePublisher" : "paloaltonetworks" , "imageSku" : "byol" , "imageOffer" : "vmseries1" , "imageVersion" : "latest" 默认情况下，如果未指定"imageVersion" ，则使用Azure市场中可用的最新PAN-OS版本（等效于编写"imageVersion":

使用Azure预测沃尔玛销售 在此存储库中，我们介绍了Microsoft Azure的Udacity纳米级程序机器学习工程师的Capstone项目。 在最后一个项目中，我们创建了两个模型来解决预测问题：一个模型使用Automated ML ，另一个模型使用HyperDrive调整了超参数。 然后，我们比较两个模型的性能，并将性能最佳的模型部署为Web服务。 特别是，我们选择Light GBM作为我们的自定义模型，以通过HyperDrive优化超参数。 架构图 数据集 总览 该项目中使用的数据集是Kaggle竞争提供的更大数据集的一小部分。 完整的数据集涵盖了美国三个州（加利福尼亚州，德克萨斯州和威斯康星州）的商店，并包括项目级别，部门，产品类别和商店详细信息。 此外，它具有解释性变量，例如价格，促销，星期几和特殊事件（例如超级碗，情人节和东正教复活节），这些变量通常会影响单位销售并可以

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