Modelltraining und -verwaltung mit Azure Machine Learning

Der Übergang von lokalen Notebooks zu Cloud-basiertem Machine Learning kann sich ohne einen klaren Weg überwältigend anfühlen. Azure Machine Learning bietet die robuste Infrastruktur, die Sie benötigen, um Modelle zuverlässig und skalierbar zu trainieren, zu verfolgen und zu verwalten. Dieser schriftliche Kurs führt Sie durch den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens auf der Azure-Plattform. Sie erwerben die praktischen Fähigkeiten, um Daten vorzubereiten, sicheres Cloud-Computing einzurichten, Experimente zu überwachen und Ihre Modelle für die Produktionsbereitschaft zu verwalten. Was Sie lernen: • Grundlegende Konzepte für maschinelles Lernen in der Cloud und Azure Workspace-Architektur verstehen • Konfigurieren von skalierbaren Rechenressourcen und sicheren Datenressourcer für Trainingsläufe • Experimente verfolgen und Leistungsmetriken automatisch mit der MLflow-Integration protokollieren • Trainierte Modelle in einer zentralen Registrierung für die Weitergabe an andere ML-Anwendungen registrieren und versionieren • Bereitstellung von Modellen an Echtzeit-Endpunkten zur Erstellung von Vorhersagen • Implementierung moderner MLOps-Best Practices zur Automatisierung und Überwachung von Workflows. Die textbasierten Lektionen beginnen mit grundlegenden Cloud-Konzepten und der Einrichtung des Arbeitsbereichs und führen Sie Schritt für Schritt durch die Datenvorbereitung, das Modelltraining und die Bereitstellungsstrategien. Sie lernen praktische Konfigurationsbeispiele und strukturierte Erläuterungen kennen, die für die sofortige Anwendung konzipiert sind. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Scientists, Entwickler und Cloud-Enthusiasten, die Azure Machine Learning noch nicht kennen. Vorherige Erfahrungen im Bereich Cloud Engineering sind nicht erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Python und Konzepten des maschinellen Lernens ist hilfreich. Erstellen und verwalten Sie noch heute Ihre Workflows für maschinelles Lernen auf Cloud-Ebene.