L’API Management S01E03 : design et consommation d’API avec Azure API Management


Dans les deux premiers articles de cette série, nous avons vu à quoi servaient les outils d’API Management, et avons montré comment préparer la mise en place d’une API dans le produit Azure API Management.

Dans cet ultime article, je me propose de vous montrer comment exploiter cette instance pour tirer bénéfice de ce type de produit.

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L’API Management S01E02 : mise en place d’Azure API Management


AzureApiManagement2

Dans un premier article traitant de l’API Management publié le mois dernier, nous avons vu la théorie : les valeurs ajoutées générales que l’on pouvait attendre d’une telle solution. Je vous propose maintenant de passer à la pratique, d’étudier la mise en place concrète, et j’ai choisi pour cela la proposition de Microsoft : Azure API Management.

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Predict Wine Quality with Microsoft Azure Machine Learning


1 – Introduction

Dans cet article je vais présenter le service Cloud Azure ML de Microsoft. C’est à travers un exemple concret, une problématique bien réelle que nous aborderons l’outil : Comment prédire la qualité d’un vin en fonction de ses caractéristiques !

Avant de rentrer dans le vif du sujet nous verrons dans un premier temps ce qu’est le Machine Learning, quel est son but et quels sont les différents algorithmes utilisés pour l’apprentissage automatique. Dans un second temps je ferai un focus sur l’outil Azure ML proposé par Microsoft et sur ses caractéristiques. Par la suite je présenterai le jeu de données utilisé pour notre analyse, nous testerons et évaluerons différents algorithmes de prédiction dans le but d’obtenir le « meilleur » modèle. Enfin nous publierons notre expérimentation à travers un Web Service que nous interrogerons via un ETL (SSIS) pour simuler une industrialisation, une mise en production de notre algorithme.

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