Azure Machine Learning: tworzenie rozwiązań i zarządzanie nimi

Skalowanie uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do niezawodnego środowiska chmury wymaga specjalistycznego zestawu narzędzi i zautomatyzowanych przepływów pracy.Ten kurs zawiera podstawowy przewodnik dotyczący korzystania z usługi Azure Machine Learning w celu zarządzania całym cyklem życia projektu analizy danych. Nauczysz się poruszać po ekosystemie chmury, od początkowego pobierania danych po ostateczne wdrożenie usług predykcyjnych. Zdobędziesz umiejętności potrzebne do przenoszenia modeli z kodu eksperymentalnego do niezawodnych zasobów produkcyjnych przy zachowaniu pełnej kontroli nad procesem rozwoju.Ten program nauczania służy również jako kluczowy zasób dla osób przygotowujących się do profesjonalnej certyfikacji danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę przestrzeni roboczych uczenia maszynowego opartych na chmurze - Skonfiguruj skalowalne zasoby obliczeniowe i bezpieczne przechowywanie danych do szkolenia modelu - Opracuj eksperymenty z uczeniem maszynowym i zautomatyzowane potoki za pomocą Python SDK - Wdrażaj wyszkolone modele jako gotowe do produkcji punkty końcowe wnioskowania - Zastosuj zasady MLOps do wersjonowania, śledzenia i odtwarzalności - Monitoruj kondycję modelu i wykrywaj dryf danych w środowiskach na żywo Treść zaczyna się od podstawowych definicji i konfiguracji obszaru roboczego, postępując przez praktyczne kroki szkolenia, rejestracji i operacjonalizacji modeli w kontekście przedsiębiorstwa.Dowiesz się poprzez jasne pisemne wyjaśnienia i przykłady oparte na kodzie zaprojektowane do zastosowania w świecie rzeczywistym. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w dziedzinie chmury danych; Podstawowa wiedza Pythona jest pomocna, nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z platformami chmurowymi. Rozpocznij swoją podróż w kierunku operacji uczenia maszynowego w chmurze już dziś.