설명:
대본:
지역 군중 감정 모델에 대한 실험은 지역 페널티 감지 데이터를 결합해야 합니다.
군중 감정 모델은 환호와 알려진 캐치프레이즈와 같은 알려진 소리를 식별해야 합니다. 개별 군중 감정 모델은 유사한 소리를 감지합니다.
참고: 모델 오류율과 중심 거리 사이의 상관관계 변화를 평가합니다. 머신 러닝에서 최근접 중심 분류기 또는 최근접 프로토타입 분류기는 평균(중심)이 관찰치에 가장 가까운 훈련 샘플 클래스의 레이블을 관찰치에 할당하는 분류 모델입니다.
참고문헌:
https://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_centroid_classifier
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/sweep-clustering

참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-machine-learning-fairness-aml

설명

설명

박스 1: AksCompute
예:
aks_target = AksCompute(ws, "myaks")
# 개발/테스트용으로 구성된 클러스터에 배포하는 경우 충분한 정보가 포함되어 있는지 확인하세요.
# 이 배포 구성을 처리하기 위한 코어 및 메모리. 메모리는 다음에 의해서도 사용된다는 점에 유의하세요.
# 종속성 및 AML 구성 요소와 같은 사항.
deployment_config = AksWebservice.deploy_configuration(cpu_cores = 1, memory_gb = 1) service = Model.deploy(ws, "myservice", [model], inference_config, deployment_config, aks_target) 상자 2: AksWebservice 상자 3: token_auth_enabled=Yes 웹 서비스에 대한 토큰 인증이 활성화되어 있는지 여부입니다.
참고: Azure Active Directory(Azure AD)에 정의된 서비스 주체는 Azure Databricks에서 인증 및 권한 부여 정책을 적용할 수 있는 주체 역할을 할 수 있습니다.
Azure Active Directory 인증 라이브러리(ADAL)를 사용하면 사용자의 Azure AD 액세스 토큰을 프로그래밍 방식으로 가져올 수 있습니다.
참조:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-deploy-azure-kubernetes-service
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/dev-tools/api/latest/aad/service-prin-aad-token