Azureで機械学習モデルを構築する

クラウドベースの機械学習は、組織が予測を行い、インテリジェントなシステムを構築する方法を変革しています。データサイエンスに移行したい場合、モデルのトレーニングと管理にクラウド環境を活用する方法を理解することは、不可欠な現代的スキルです。 このコースでは、機械学習の基本的な概念を理解し、Azureを使用してそれらを実装する方法を学びます。コアアルゴリズムの理解から、ワークスペースの設定、モデルのトレーニング、自動化されたワークフローのための最新のMLOpsの基本の探索まで進みます。 学習内容: * 機械学習のコア概念、用語、モデル開発ライフサイクルを理解する。 * データサイエンスプロジェクトのためにAzure Machine Learningワークスペースを設定し、操作する。 * 自動機械学習およびデザイナーツールを使用して予測モデルをトレーニングおよび評価する。 * トレーニング済みモデルをWebサービスとしてデプロイし、リアルタイム予測を行う。 * 基本的なMLOps原則を適用して、機械学習モデルを管理、監視、登録する。 まず、基本的な機械学習理論を学び、次にクラウドワークスペースの実践的な設定に進みます。説明と実践的なコードスニペットを通じて、実験の実行、パフォーマンスメトリックの評価、および本番環境用のモデルの準備方法を学びます。 このコースは、機械学習とクラウド環境に不慣れな初心者向けに設計されており、事前のデータサイエンス経験は必要ありません。 今日から読み始めて、クラウドで最初の機械学習モデルを構築しましょう。