azure-machine-learning

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このワークスペースのストレージアカウントが削除されました。私はMachine Learning Studioに使用しています。実験を保存しようとすると、何もしないでください。これは、ワークスペースが見つからないことを示しています。 See the Image for reference which showing storage account has been deleted

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Azureマシン学習Webサービスデプロイメントが失敗しました

ACSへのデプロイメントエラー - BadRequestFormat。どのように私はこれを過去にするのですか？これはチュートリアルの作業終了を終了するhttps://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/preview/tutorial-classifying-iris-part-1にするためのn番目の試みです。 MSDN でのVisual

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.rファイルをazure mlスタジオにアップロードして実行するには？

私はRファイルを持っており、azureMLスタジオで同じファイルを実行したいと思います。 Rstudioでコードを実行した後、rファイルを圧縮しAzureスタジオのデータセットにインポートします。データセットとExecute Rスクリプトモジュールを実験に引き込み、スクリプトバンドルポートをzipファイルに添付します。それは私がわからないsrcパスを要求します。私が走ると、CONNECTION N

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デシジョンツリーとデシジョンフォレストのAzure MLで実行時間を短縮する方法

2000000を超える行を含むデータセットの回帰モデルを実行しようとしています。私は線形回帰を使ってみましたが、モデルの超パラメータをチューニングせずに意思決定ツリー回帰を増強しましたが、予想される精度が得られませんでした。だから私は、ブーストされた意思決定ツリーにチューンモデルのハイパーパラメータを使用しようとしましたが、モデルは20分以上実行されます。意思決定フォレストも（モデルのハイパーパラ

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Azureマシン1対多のデータを学習する

私はAzure Machine Learningを学習しようとしています。すべてのアルゴリズムのデータソースは2次元であるようです。データソースとして1対多のリレーショナル表を使用できる方法はありますか？それとも可能でしょうか？

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XML to Azure ML Studio

XMLに保存されたデータでML Studioをテストしようとしています。しかし、私は多くのことを試してみました。つまり、xmlをcsvからJSONに変換しましたが、このデータを使ってMLスタジオを使う良い方法が見つかりませんでした。問題は変換自体ではなく、半構造化の問題です。私の意見では、データの配列としてCSVファイルを使用するようなソリューションが必要です。 MLスタジオでXMLを使用するに

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WebサービスのデプロイメントがAzure MLで失敗しました

Azure MLに新しいWebサービスをデプロイしようとしています。次のエラーが表示されます。 Webサービスの展開に失敗しました。このアカウントには、ワークスペースを含むAzureサブスクリプションに十分なアクセス権がありません。 WebサービスをAzureにデプロイするには、同じアカウントをワークスペースに招待し、ワークスペースを含むAzureサブスクリプションにアクセスする必要があります。

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Azure ML Webサービス+ Pandasデータフレームを照会するためのPython

Pythonで機械学習以外のタスクにAzure ML Webサービスを使用したいと考えています。私はこのようなパンダDFを持っている： Id Value 0 111 0.1 1 222 7.3 2 333 3.1 3 444 5.0 私は（idで特定の列の値は何ですか？）正常にこのDFを照会することができます float(df.loc[pot['Id'] == 222, 'Value

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azureMLのクラスタ環境を作成するときにエラーが発生しました。「スコアリングのフロントエンド情報を取得できませんでした」

Azure Machine Learning Servicesを使い始めたばかりで、この問題が発生しました。ローカル環境を作成し、私のモデルをlocalhostにデプロイすると、問題なく動作します。私はどこから始めるべきかわからないので、誰でもこのエラーを引き起こした原因を特定することができます。同じエラーが発生した場所「eastus2」のクラスタも作成しようとしました。ありがとうございます

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モデルパラメータを追加し、得点結果にタイムスタンプを実行

私はStudioでAzureマシン学習実験を実行しましたが、現在スコアリング結果をAzure SQLにエクスポートしています。エクスポートデータに「実行タイムスタンプ」とモデル構成を余分な列として含める必要があります。これは、Azure SQLデータベースで、異なるランの結果をお互いに比較できるので便利です。このデータをスコアリングされたデータセットに追加する方法を知っていますか？事前にお