Projektowanie rozwiązań uczenia maszynowego za pomocą platformy Azure

Przejście od pisania lokalnego kodu uczenia maszynowego do projektowania rozwiązań klasy korporacyjnej wymaga uporządkowanego podejścia do zasobów chmury, potoków danych i wdrażania modeli. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe zasady projektowania skalowalnych systemów uczenia maszynowego przy użyciu usługi Azure Machine Learning. Dowiesz się, jak projektować, trenować i zarządzać cyklem życia modeli uczenia maszynowego za pomocą przepływów pracy opartych na chmurze. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć uczenia maszynowego w chmurze i architektury Azure Machine Learning; Konfigurowanie bezpiecznego magazynu danych, celów obliczeniowych i obszarów roboczych do wspólnego opracowywania; Projektowanie zautomatyzowanych potoków szkoleniowych i wydajne zarządzanie eksperymentami; Wdrażanie wyszkolonych modeli w środowiskach produkcyjnych w czasie rzeczywistym i wsadowych Zastosuj nowoczesne zasady MLOps, w tym podstawowe monitorowanie modelu i kontrolę wersji; Zarządzaj artefaktami modelu, środowiskami i rejestruj modele w celu odtwarzalności przepływów pracy. Zaczynając od podstawowych definicji uczenia maszynowego opartego na chmurze, przejdziesz przez konfigurację obszaru roboczego, zarządzanie danymi, projektowanie potoków i strategie wdrażania. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, programistów i architektów chmury, którzy są nowicjuszami w Azure Machine Learning, bez wcześniejszego doświadczenia w chmurze. Zacznij tworzyć niezawodne rozwiązania ML w chmurze już dziś.