Azure Machine Learning Workspace और Assets के साथ शुरुआत करना

एक मजबूत वातावरण स्थापित करना किसी भी डेटा साइंस प्रोजेक्ट का पहला और सबसे महत्वपूर्ण चरण है। Azure Machine Learning आपके डेटा, कंप्यूट संसाधनों और प्रयोगों को प्रबंधित करने के लिए एक केंद्रीकृत वर्कस्पेस प्रदान करता है, लेकिन इसकी मुख्य एसेट्स को नेविगेट करना पहली बार में कठिन लग सकता है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको Azure Machine Learning की मूलभूत संरचना के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप समझेंगे कि अपने काम को कैसे व्यवस्थित करें, अपने डेटा को सुरक्षित कैसे करें, और मॉडल को प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए कंप्यूट पावर कैसे तैयार करें, जो आपको क्लाउड-आधारित AI प्रोजेक्ट्स पर प्रभावी ढंग से सहयोग करने के लिए तैयार करेगा। आप क्या सीखेंगे: - Azure Machine Learning वर्कस्पेस के मुख्य आर्किटेक्चर और इसके बुनियादी घटकों को समझना - कंप्यूट इंस्टेंस और क्लस्टर सहित क्लाउड कंप्यूट संसाधनों को कॉन्फ़िगर और प्रबंधित करना - पुनरुत्पादक प्रयोगों के लिए डेटा एसेट्स, डेटास्टोर और वातावरण को पंजीकृत और ट्रैक करना - आधुनिक एकीकृत MLflow ट्रैकिंग पैटर्न का उपयोग करके मॉडल मेट्रिक्स और पैरामीटर्स को ट्रैक करना - एंड-टू-एंड मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए पाइपलाइन एसेट्स को व्यवस्थित करना - वास्तविक समय के अनुमान (inference) के लिए प्रशिक्षित मॉडल को क्लाउड एंडपॉइंट्स पर तैनात करना आप डेटा, कंप्यूट और मॉडल एसेट्स को कॉन्फ़िगर करने पर चरण-दर-चरण लिखित गाइड पर जाने से पहले बुनियादी क्लाउड मशीन लर्निंग शब्दावली और वर्कस्पेस सेटअप की खोज करके शुरुआत करेंगे। सामग्री तार्किक रूप से प्रारंभिक संसाधन प्रावधान से लेकर सक्रिय मशीन लर्निंग प्रयोगों के प्रबंधन तक प्रवाहित होती है। यह कोर्स उन महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों, क्लाउड इंजीनियरों और डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो Azure Machine Learning में नए हैं। किसी पूर्व क्लाउड अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि मशीन लर्निंग अवधारणाओं की बुनियादी समझ सहायक है। क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग के आवश्यक बिल्डिंग ब्लॉक्स में महारत हासिल करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।