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Azure Stream Analytics – Scoring en temps réel avec des modèles de Machine Learning personnalisés

Date de publication : 11 novembre, 2019

Azure Stream Analytics prend désormais en charge le scoring en temps réel haute performance en tirant parti de modèles Machine Learning préentraînés personnalisés, gérés par Azure Machine Learning service et hébergés dans Azure Kubernetes Service ou Azure Container Instances, en utilisant un flux de travail ne nécessitant pas que les utilisateurs écrivent du code. Créez des modèles personnalisés à l’aide de bibliothèques Python populaires telles que Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ou autres, afin d’effectuer l’apprentissage de vos modèles partout, y compris dans Azure Databricks, la Capacité de calcul Machine Learning et HD Insight. Une fois les modèles déployés dans des cluster AKS ou Container Instances, vous pouvez utiliser Stream Analytics pour faire émerger tous les points de terminaison au sein du travail proprement dit.

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