Imaginez-vous que vous êtes propriétaire d’une société de location de vélos.Vous souhaiteriez savoir combien de vélos sont loués, à quel moment et à quelle force du vent, pendant quels jours et à quelles horaires.
Azure Machine Learning contient un prospectus de route pour stocker et convertir ces informations en données qui sont facile à analyser. Dans ce whitepaper, des exemples divers sont proposés pour organiser ces données dans le cloud Microsoft. Ainsi, il existe différentes matrices d’échantillons. Cela vous permet de chiffrer et de classer les données de votre entreprise de location de vélos.
Via des graphiques de couleurs et des tableaux, les informations concernant le nombre de vélos loués pendant une période spécifique et les prévisions météorologiques sont immédiatement visibles.
Grâce aux différents liens dans le whitepaper, vous pouvez facilement tester vous-même quel modèle correspond le mieux à votre entreprise et vos données. Par exemple, Azure Machine Learning vous permet d’estimer le nombre de vélos que vous louerez le mois prochain.
Dans le Azure ML, il y a plusieurs ensembles de données prêts à être utiliser qui peuvent convertir les données de votre entreprise en informations précieuses. Si vous ne connaissez pas le langage de programmation (qui s’appelle, langage R), Azure ML se réfère à des outils utiles que vous pouvez télécharger directement.
Si vous avez déjà plus d’expérience avec l’utilisation du langage-R, le modèle Execute R Script montre comment on pourra y ajouter plus de variables. A côté des forces du vent, vous pouvez également définir les codes de la quantité de précipitations ou de nuages dans votre version.
Une fois que vous avez acquis des informations importantes et que vous les avez converti en données, il est tout aussi important de les stocker en sécurité. Par exemple, pour assurer la vie privée des locataires de vélos. Raison pour laquelle Azure fournit aussi des outils et des astuces pour stocker d’une manière sécurisée les données et les informations confidentielles au sein de votre entreprise.
À la fin du whitepaper, tu es grâce a Azure ML capable de:
- Enregistrer les codes et les données dans un Cloud sécurisé
- Appliquer ces solutions directement en tant que services web
- Utiliser des données dans différents modèles et graphiques à grande échelle Cloud
- Élargir ces données converties via la dites langue R
