Criar modelos de Machine Learning no Azure

Se você deseja fazer a transição para a ciência de dados, entender como aproveitar os ambientes de nuvem para treinar e gerenciar modelos é uma habilidade moderna essencial. Este curso escrito orienta você pelos conceitos fundamentais de machine learning e mostra como implementá-los usando o Azure.Você progredirá desde a compreensão dos algoritmos principais até a configuração de espaços de trabalho, modelos de treinamento e exploração dos conceitos básicos de MLOps modernos para fluxos de trabalho automatizados. O que você vai aprender: * Entenda os principais conceitos de aprendizado de máquina, terminologia e o ciclo de vida do desenvolvimento do modelo. * Configurar e navegar no espaço de trabalho do Azure Machine Learning para projetos de ciência de dados. * Treinar e avaliar modelos preditivos usando aprendizado de máquina automatizado e ferramentas de designer. * Implantar modelos treinados como serviços da web para fazer previsões em tempo real. * Aplique princípios básicos de MLOps para gerenciar, monitorar e registrar seus modelos de aprendizado de máquina. Você começará aprendendo a teoria fundamental de machine learning antes de passar para a configuração prática de espaços de trabalho em nuvem.Através de explicações escritas e trechos de código práticos, você aprenderá a executar experimentos, avaliar métricas de desempenho e preparar modelos para produção. Este curso foi projetado para iniciantes que são novos em ambientes de aprendizado de máquina e nuvem, não exigindo experiência prévia em ciência de dados. Comece a ler hoje mesmo para criar seu primeiro modelo de machine learning na nuvem.