Pagbuo ng Machine Learning Models sa Azure

Ang cloud-based machine learning ay nagbabago sa paraan ng paggawa ng mga hula ng mga organisasyon at pagbuo ng mga intelligent system. Kung nais mong lumipat sa data science, ang pag-unawa kung paano gamitin ang mga cloud environment upang sanayin at pamahalaan ang mga modelo ay isang mahalagang modernong kasanayan. Ang nakasulat na kursong ito ay gagabay sa iyo sa mga pangunahing konsepto ng machine learning at ipapakita sa iyo kung paano ipatupad ang mga ito gamit ang Azure. Uunlad ka mula sa pag-unawa sa mga pangunahing algorithm hanggang sa pag-configure ng mga workspace, pagsasanay ng mga modelo, at paggalugad sa mga pangunahing kaalaman ng modernong MLOps para sa mga automated na workflow. Ano ang iyong matututunan: * Unawain ang mga pangunahing konsepto ng machine learning, terminolohiya, at ang siklo ng pagbuo ng modelo. * I-configure at mag-navigate sa Azure Machine Learning workspace para sa mga proyekto ng data science. * Sanayin at suriin ang mga predictive model gamit ang automated machine learning at mga tool sa designer. * I-deploy ang mga sinanay na modelo bilang mga web service upang makagawa ng mga real-time na hula. * Ilapat ang mga pangunahing prinsipyo ng MLOps upang pamahalaan, subaybayan, at irehistro ang iyong mga machine learning model. Magsisimula ka sa pag-aaral ng pangunahing teorya ng machine learning bago lumipat sa hands-on na pag-configure ng mga cloud workspace. Sa pamamagitan ng mga nakasulat na paliwanag at praktikal na mga code snippet, matututunan mong magpatakbo ng mga eksperimento, suriin ang mga performance metric, at ihanda ang mga modelo para sa produksyon. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga baguhan na bago sa machine learning at mga cloud environment, na hindi nangangailangan ng anumang paunang karanasan sa data science. Simulang magbasa ngayon upang buuin ang iyong unang machine learning model sa cloud.