Progettare Soluzioni di Machine Learning con Azure

Il passaggio dalla scrittura di codice di machine learning locale alla progettazione di soluzioni di livello enterprise richiede un approccio strutturato alle risorse cloud, alle pipeline di dati e alla distribuzione dei modelli. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i principi fondamentali dell'architettura di sistemi di machine learning scalabili utilizzando Azure Machine Learning. Imparerai a progettare, addestrare e gestire il ciclo di vita dei modelli di machine learning con flussi di lavoro basati su cloud. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali del machine learning cloud e l'architettura di Azure Machine Learning; Configurare l'archiviazione sicura dei dati, i target di calcolo e gli spazi di lavoro per lo sviluppo collaborativo; Progettare pipeline di addestramento automatizzate e gestire gli esperimenti in modo efficiente; Distribuire modelli addestrati in ambienti di produzione per scoring in tempo reale e batch; Applicare i moderni principi MLOps, inclusi il monitoraggio di base dei modelli e il controllo di versione; Gestire gli artefatti dei modelli, gli ambienti e registrare i modelli per flussi di lavoro riproducibili. Partendo dalle definizioni fondamentali del machine learning basato su cloud, progredirai attraverso la configurazione dello spazio di lavoro, la gestione dei dati, la progettazione delle pipeline e le strategie di distribuzione. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, sviluppatori e architetti cloud che sono nuovi ad Azure Machine Learning, senza alcuna esperienza cloud precedente richiesta. Inizia oggi stesso a costruire soluzioni ML cloud affidabili.