Podsumowanie
W tym module przedstawiono informacje na temat wykonywania następujących czynności:
- Tworzenie notesu w usłudze Azure Notebooks
- Importowanie danych do notesu przy użyciu metody
curl - Oczyszczanie i przygotowywanie danych przy użyciu biblioteki Pandas
- Tworzenie modelu uczenia maszynowego przy użyciu biblioteki scikit-learn
- Wizualizowanie wyników za pomocą biblioteki Matplotlib
Pandas, scikit-learn i Matplotlib to jedne z najpopularniejszych na świecie bibliotek języka Python. Za ich pomocą można przygotować dane do użycia w procesie uczenia maszynowego, tworzyć wyrafinowane modele uczenia maszynowego na podstawie danych i kreślić wykresy przedstawiające dane wyjściowe. Notesy Jupyter zapewniają gotowe środowisko do korzystania z tych bibliotek, a usługa Azure Notebooks oferuje łatwy dostęp do notesów programu Jupyter bez konieczności instalowania żadnego oprogramowania ani konfigurowania środowiska programu Jupyter na serwerze.