Azure Machine Learning: समाधानों का निर्माण और प्रबंधन

मशीन लर्निंग को एक लोकल नोटबुक से एक मजबूत क्लाउड वातावरण तक स्केल करने के लिए विशेष उपकरणों और स्वचालित वर्कफ़्लो के एक सेट की आवश्यकता होती है। यह कोर्स डेटा साइंस प्रोजेक्ट के पूरे जीवनचक्र को प्रबंधित करने के लिए Azure Machine Learning का उपयोग करने हेतु एक मूलभूत मार्गदर्शिका प्रदान करता है। आप प्रारंभिक डेटा इनजेशन से लेकर प्रेडिक्टिव सेवाओं के अंतिम डिप्लॉयमेंट तक, क्लाउड इकोसिस्टम को नेविगेट करना सीखेंगे। आप विकास प्रक्रिया पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हुए मॉडल को प्रायोगिक कोड से विश्वसनीय प्रोडक्शन एसेट में ले जाने के लिए आवश्यक कौशल प्राप्त करेंगे। यह पाठ्यक्रम पेशेवर डेटा साइंस सर्टिफिकेशन की तैयारी करने वालों के लिए भी एक महत्वपूर्ण संसाधन के रूप में कार्य करता है। What you'll learn: - क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग वर्कस्पेस की मुख्य वास्तुकला को समझें - मॉडल ट्रेनिंग के लिए स्केलेबल कंप्यूट रिसोर्सेज और सुरक्षित डेटा स्टोरेज कॉन्फ़िगर करें - Python SDK का उपयोग करके मशीन लर्निंग प्रयोगों और स्वचालित पाइपलाइन विकसित करें - प्रशिक्षित मॉडल को प्रोडक्शन-रेडी इन्फ्रेंस एंडपॉइंट के रूप में डिप्लॉय करें - वर्शनिंग, ट्रैकिंग और रिप्रोड्यूसिबिलिटी के लिए MLOps सिद्धांतों को लागू करें - लाइव वातावरण में मॉडल स्वास्थ्य की निगरानी करें और डेटा ड्रिफ्ट का पता लगाएं सामग्री मूलभूत परिभाषाओं और वर्कस्पेस सेटअप से शुरू होती है, और एक एंटरप्राइज संदर्भ में मॉडल को प्रशिक्षित करने, रजिस्टर करने और ऑपरेशनलाइज़ करने के व्यावहारिक चरणों के माध्यम से आगे बढ़ती है। आप स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरणों और कोड-आधारित उदाहरणों के माध्यम से सीखेंगे जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह कोर्स क्लाउड डेटा साइंस के क्षेत्र में प्रवेश करने वाले शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है; हालांकि बुनियादी Python ज्ञान सहायक है, क्लाउड प्लेटफॉर्म के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग ऑपरेशंस में अपनी यात्रा आज ही शुरू करें।