(Inggris) Azure Machine Learning

Workflow machine learning manual rentan terhadap kesalahan dan sulit untuk diukur. Transisi dari eksperimen lokal ke pipeline yang otomatis dan dapat diulang adalah kunci untuk keberhasilan Operasi Pembelajaran Mesin (MLOps). Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep dasar pekerjaan Azure Machine Learning, menunjukkan bagaimana mengotomatisasi proses pelatihan, evaluasi, dan deployment. Anda akan belajar bagaimana mengkonfigurasi lingkungan awan, melacak eksperimen, dan memindahkan kode manual Anda ke pipa otomatis yang kuat. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti prinsip inti MLOps dan peran otomatisasi dalam siklus hidup pembelajaran mesin. - Konfigurasi dan kirim pekerjaan Azure Machine Learning menggunakan konvensi SDK modern. - Otomatis model pelatihan dan data tugas pra-proses untuk berjalan dengan andal di awan. - Melacak dan memantau metrik eksperimen, log, dan keluaran untuk reproduksi yang lebih baik. - Implementasi dasar pipa orkestrasi untuk menghubungkan langkah-langkah pembelajaran mesin. - Terapkan praktik terbaik keamanan dan lingkungan untuk sumber daya komputasi berbasis awan. Kursus ini dimulai dengan terminologi MLOps yang penting dan konsep dasar sebelum beralih ke panduan tertulis langkah demi langkah tentang menulis konfigurasi pekerjaan dan mengelola lingkungan berjalan. Anda akan mempelajari contoh kode praktis dan berkas konfigurasi yang dirancang untuk membantu Anda membangun pipa otomatis pertama Anda. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data pemula, insinyur perangkat lunak, dan profesional MLOps yang bercita-cita tinggi yang ingin mengotomatisasi aliran kerja ML mereka. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan Azure diperlukan, meskipun pemahaman dasar Python berguna. Mulai membaca hari ini untuk menyempurnakan workflow machine learning Anda dengan otomatisasi berbasis cloud.