在 Azure Machine Learning 中處理影像資料 (以辨識人臉為例)

本文將使用 Azure Machine Learning Studio,一次匯入數張影像檔,再經由一個預先訓練過的模型,偵測這些影像中是否含有人臉。 步驟一:開通 Azure 「機器學習」帳號 1. 不需要信用卡就可以免費開始使用 Azure Machine Learning (https://studio.azureml.net/):擁有 10GB Azure Storage 的 Datasets 空間、最多建制 100 modules 以及一小時的 Machine Learning experiments 時間。 2. 如果你是成立不到五年的新創公司,可以免費申請 BizSpark 方案,享有每個月 NT$4,700 額度的 Azure credit。開通時亦無需輸入信用卡,所以沒有付費的風險。 3. 如果你是 MSDN 訂閱用戶,本來就有 Azure 免費額度,只要開通即可。 4. 當然你也可以直接申請免費試用一個月,取得 NT$6,300 元的 Azure 信用額度。 (如果你是學校老師或學生,有更多 Azure 免費資源) 步驟二:選擇合適的照片上傳至 Azure Blob 儲存體 影像、音樂、影片等檔案通常較大,Azure…


[Azure 筆記] 上傳檔案到 Azure Blob 儲存體

電腦裡有硬碟可以儲存照片、影片、MP3 等檔案,微軟的公有雲上也有專門用來儲存這種非結構化資料的儲存體 Azure Blob。本文是紀錄如何設定 Azure Blob 並上傳一些照片,以作為後續使用。 步驟一:取得 Azure 帳號 如果您還沒有 Azure 帳號: 可以直接申請免費試用一個月,取得 NT$6,300 元的 Azure 信用額度。 如果你是成立不到五年的新創公司,可以免費申請 BizSpark 方案,享有每個月 NT$4,700 額度的 Azure credit。開通時無需輸入信用卡,所以沒有付費的風險。 如果你是 MSDN 訂閱用戶,本來就有 Azure 免費額度,只要開通即可。 步驟二:登入至 Azure 入口網站,新增一個 Blob 畫面左下角選擇 NEW –> Storage –> QUICK CREATE,給定一個 URL,建立一個 Storage。 然後點選剛剛新增出來的 Storage,選擇 Container,並新增一個 Blob: 至此,你已成功在 Azure 上建立了一個 Blob! 它的結構如以下,我們即可以開始上傳各種檔案。 步驟三:上傳檔案到 Azure Blob…