MLOps Foundations: Automatisieren von Workflows mit Azure Machine Learning

Manuelle Machine-Learning-Workflows sind fehleranfällig und schwer skalierbar. Der Übergang von lokalen Experimenten zu automatisierten, wiederholbaren Pipelines ist der Schlüssel zu erfolgreichen Machine Learning Operations (MLOps). Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte von Azure Machine Learning-Jobs und zeigt Ihnen, wie Sie Trainings-, Evaluierungs- und Bereitstellungsprozesse automatisieren können. Sie lernen, wie Sie Cloud-Umgebungen konfigurieren, Experimente verfolgen und Ihren manuellen Code in robuste, automatisierte Pipelines umwandeln. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien von MLOps und die Rolle der Automatisierung in den Lebenszyklen des maschinellen Lernens. - Konfigurieren und senden Sie Azure Machine Learning-Jobs mit modernen SDK-Konventionen. - Automatisieren Sie Modelltrainings- und Datenvorverarbeitungsaufgaben, um zuverlässig in der Cloud auszuführen. - Verfolgen und überwachen Sie Experimentmetriken, Protokolle und Ausgaben für eine bessere Reproduzierbarkeit. - Implementieren Sie eine grundlegende Pipeline-Orchestrierung, um mehrere Machine-Learning-Schritte zu verbinden. - Wenden Sie Sicherheits- und Umwelt-Best Practices für cloudbasierte Rechenressourcen an. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen MLOps-Terminologie und den grundlegenden Konzepten, bevor Schritt für Schritt schriftliche Anleitungen zum Schreiben von Jobkonfigurationen und zum Verwalten von Run-Umgebungen folgen. Sie lernen praktische Codebeispiele und Konfigurationsdateien kennen, die Ihnen beim Erstellen Ihrer ersten automatisierten Pipeline helfen. Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists, Softwareentwickler und aufstrebende MLOps-Profis, die ihre ML-Workflows automatisieren möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Azure erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Python ist hilfreich. Lesen Sie noch heute, wie Sie Ihre Machine-Learning-Workflows mit cloudbasierter Automatisierung optimieren können.