फोटो Jelleke Vanooteghem द्वारा Unsplash से
जब बड़े डेटा के साथ डेटा साइंस करने की बात आती है, तो क्लाउड एक गेम चेंजर साबित हो सकता है। अगले तीन पाठों में, हम देखेंगे कि क्लाउड क्या है और यह क्यों बहुत सहायक हो सकता है। हम एक हार्ट फेलियर डेटासेट का भी विश्लेषण करेंगे और एक मॉडल बनाएंगे जो किसी व्यक्ति के हार्ट फेलियर होने की संभावना का आकलन करने में मदद करेगा। हम क्लाउड की शक्ति का उपयोग करके दो अलग-अलग तरीकों से एक मॉडल को ट्रेन, डिप्लॉय और उपयोग करेंगे। एक तरीका केवल यूजर इंटरफेस का उपयोग करते हुए "लो कोड/नो कोड" तरीके से होगा, और दूसरा तरीका Azure Machine Learning Software Developer Kit (Azure ML SDK) का उपयोग करते हुए होगा।
- डेटा साइंस के लिए क्लाउड का उपयोग क्यों करें?
- क्लाउड में डेटा साइंस: "लो कोड/नो कोड" तरीका
- क्लाउड में डेटा साइंस: "Azure ML SDK" तरीका
ये पाठ ☁️ और 💕 के साथ Maud Levy और Tiffany Souterre द्वारा लिखे गए हैं।
हार्ट फेलियर प्रेडिक्शन प्रोजेक्ट के लिए डेटा Larxel से Kaggle पर लिया गया है। यह Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) के तहत लाइसेंस प्राप्त है।
अस्वीकरण:
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