Addestramento e Gestione di Modelli con Azure Machine Learning

Il passaggio dai notebook locali al machine learning su scala cloud può sembrare scoraggiante senza un percorso chiaro. Azure Machine Learning fornisce l'infrastruttura robusta necessaria per addestrare, tracciare e gestire i modelli in modo affidabile su larga scala. Questo corso scritto ti guida attraverso l'intero ciclo di vita del machine learning sulla piattaforma Azure. Acquisirai le competenze pratiche per preparare i dati, configurare un cloud compute sicuro, monitorare gli esperimenti e gestire i tuoi modelli per la prontezza alla produzione. Cosa imparerai: • Comprendere i concetti fondamentali del machine learning cloud e l'architettura dello spazio di lavoro Azure • Configurare risorse di calcolo scalabili e asset di dati sicuri per le esecuzioni di addestramento • Tracciare gli esperimenti e registrare automaticamente le metriche di performance utilizzando l'integrazione MLflow • Registrare e versionare i modelli addestrati in un registro centralizzato per una migliore governance • Distribuire modelli a endpoint in tempo reale per generare previsioni • Implementare le moderne best practice MLOps per automatizzare e monitorare i flussi di lavoro. Partendo dai concetti essenziali del cloud e dalla configurazione dello spazio di lavoro, le lezioni basate su testo ti guidano passo dopo passo attraverso la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli e le strategie di distribuzione. Studierai esempi di configurazione pratica e spiegazioni strutturate progettate per un'applicazione immediata. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, sviluppatori e appassionati di cloud che sono nuovi ad Azure Machine Learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente nell'ingegneria del cloud, sebbene una comprensione di base di Python e dei concetti di machine learning sia utile. Inizia a costruire e gestire i tuoi flussi di lavoro di machine learning su scala cloud oggi stesso.