Azure ML, Première expérience


Comme nous l’avons vu dans l’ introduction, tout travail en ML suit un processus bien défini.

 

 

Ce processus se réalise au sein d’une expérience, dans ML Studio.

Clickez sur New, puis sur Blank experience.

 

 

Nommez l’expérience « Expérience 1« , puis deroulez le module Saved Datasets, avant de placer le dataset Adult Census Income Binary sur le canvas.

 

 

 

Repliez Saved Datasets, dépliez Statistical functions et placez un module Summarize Data sur le canvas.

Reliez le port de sortie du dataset, au port d’entrée du module statistique.

Cliquez sur RUN.

Une fois les deux modules au vert, faites clic droit sur le port de sortie du module statistique pour observer le résultat.

 

 

 

Ce module nous permet d’identifier le nombre de variables (colonnes du Dataset:15) et le nombre de mesures statistiques réalisées sur chacune d’entre-elles (23).

Ces mesures permettent de déterminer notamment le nombre d’observations, le nombre de valeurs manquantes, les valeurs minimales et maximales, la moyenne, la médiane, le mode et la distribution statistique.

Une fois l’experience lancée elle s’enregistre automatiquement.

Cette expérience est intégrée à un espace de travail, auquel nous allons pouvoir convier de nouveaux utilisateurs.

 

 

Vous avez maintenant une vision plus claire de ce qu’est une expérience.

Dans un prochain post, nous étudierons comment importer et exporter des données.

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