Szkolenia i zarządzanie modelami za pomocą usługi Azure Machine Learning

Przejście z lokalnych notebooków do uczenia maszynowego w chmurze może być przytłaczające bez wyraźnej ścieżki. Usługa Azure Machine Learning zapewnia niezawodną infrastrukturę potrzebną do niezawodnej nauki, śledzenia i zarządzania modelami w odpowiedniej skali. Ten pisemny kurs przeprowadzi Cię przez cały cykl życia uczenia maszynowego na platformie Azure. Zdobędziesz praktyczne umiejętności przygotowywania danych, konfigurowania bezpiecznych obliczeń w chmurze, monitorowania eksperymentów i zarządzania modelami w celu przygotowania do produkcji. Co się nauczysz: • Zrozumienie podstawowych pojęć uczenia maszynowego w chmurze i architektury obszaru roboczego platformy Azure • Konfigurowanie skalowalnych zasobów obliczeniowych i zabezpieczanie zasobů danych na potrzeby uruchomień szkoleniowych • Śledzenie eksperymentów i automatyczne rejestrowanie metryk wydajności za pomocą integracji z MLflow • Rejestracja i wersjonowanie wyszkolonych modeli w scentralizowanym rejestrze w celu uzyskania dostępu do danych • Wdrażanie modeli do punktów końcowych w czasie rzeczywistym w celu generowania prognoz • Wdrożenie najlepszych praktyk nowoczesnych MLOps w celu automatyzacji i monitorowania przepływów pracy. Lekcje tekstowe, począwszy od podstawowych pojęć dotyczących chmury i konfiguracji obszaru roboczego, prowadzą krok po kroku przez proces przygotowywania danych, szkolenia modelu i strategie wdrażania. Będziesz uczyć się praktycznych przykładów konfiguracji i uporządkowanych wyjaśnień zaprojektowanych do natychmiastowego zastosowania. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, programistów i entuzjastów chmury, którzy są nowicjuszami w Azure Machine Learning. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w inżynierii chmury, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie Pythona i koncepcji uczenia maszynowego. Zacznij tworzyć i zarządzać przepływami pracy uczenia maszynowego w skali chmury już dziś.