Создание моделей машинного обучения в Azure

Облачное машинное обучение меняет способы прогнозирования и создания интеллектуальных систем. Если вы хотите перейти к науке о данных, понимание того, как использовать облачные среды для обучения и управления моделями, является важным современным навыком. Этот курс направляет вас через основные концепции машинного обучения и показывает, как реализовать их с помощью Azure. Вы пройдете от понимания основных алгоритмов до настройки рабочих пространств, моделей обучения, и изучения основ современных MLOps для автоматизированных рабочих процессов. Что вы узнаете: * Понимание основных концепций машинного обучения, терминологии и жизненного цикла разработки модели. * Настройте и перейдите в рабочее пространство Azure Machine Learning для проектов по науке о данных. * Обучение и оценка моделей предсказания с использованием автоматизированного машинного обучения и инструментов проектирования. * Развертывание обученных моделей в качестве веб-сервисов для прогнозирования в режиме реального времени. * Применять основные принципы MLOps для управления, мониторинга и регистрации моделей машинного обучения. Вы начнете с изучения основ теории машинного обучения, а затем перейдете к практической настройке облачных рабочих пространств. Письменные объяснения и практические фрагменты кода помогут вам научиться запускать эксперименты, оценивать показатели производительности и готовить модели для производства. Этот курс предназначен для новичков, которые только начинают знакомиться с машинным обучением и облачными средами, и не требует предварительного опыта работы с данными. Начните читать уже сегодня, чтобы создать свою первую модель машинного обучения в облаке.