Concevoir des solutions d'apprentissage automatique avec Azure

Passer de l'écriture de code d'apprentissage automatique local à la conception de solutions de niveau entreprise nécessite une approche structurée des ressources cloud, des pipelines de données et du déploiement de modèles. Ce cours textuel vous guide à travers les principes fondamentaux de l'architecture de systèmes d'apprentissage automatique évolutifs à l'aide d'Azure Machine Learning. Vous apprendrez à concevoir, entraîner et gérer le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique avec des flux de travail basés sur le cloud. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique dans le cloud et l'architecture d'Azure Machine Learning ; * Configurer le stockage sécurisé des données, les cibles de calcul et les espaces de travail pour le développement collaboratif ; * Concevoir des pipelines d'entraînement automatisés et gérer efficacement les expériences ; * Déployer des modèles entraînés dans des environnements de production pour le scoring en temps réel et par lots ; * Appliquer les principes modernes de MLOps, y compris la surveillance de base des modèles et le contrôle de version ; * Gérer les artefacts de modèles, les environnements et enregistrer les modèles pour des flux de travail reproductibles. En commençant par les définitions fondamentales de l'apprentissage automatique basé sur le cloud, vous progresserez à travers la configuration de l'espace de travail, la gestion des données, la conception des pipelines et les stratégies de déploiement. Ce cours est conçu pour les aspirants scientifiques des données, les développeurs et les architectes cloud qui débutent avec Azure Machine Learning, sans expérience préalable du cloud requise. Commencez à construire des solutions ML cloud fiables dès aujourd'hui.