Azure Makine Öğrenmesi ile Model Eğitimi ve Yönetimi

Yerel dizüstü bilgisayarlardan bulut ölçekli makine öğrenimine geçiş, net bir yol olmadan bastırıcı hissedilebilir. Azure Machine Learning, modelleri ölçeklendirmek, izlemek ve yönetmek için güvenilir bir altyapı sağlar. Bu yazılı kurs, Azure platformunda tüm makine öğrenme yaşam döngüsü boyunca size rehberlik eder. Verileri hazırlamak, güvenli bulut hesaplamalarını kurmak, deneyleri izlemek ve üretim hazırlığı için modellerinizi yönetmek için pratik beceriler kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: • Temel bulut makine öğrenimi kavramları ve Azure çalışma alanı mimarisi anlamak • Eğitim yürüyüşleri için ölçeklenebilir hesaplama kaynakları ve güvenli veri varlıklarını konfigüre edin • MLflow entegrasyonunu kullanarak deneyleri takip edin ve performans metriklerini otomatik olarak kaydedin • Merkezi bir kayıt defterinde eğitimli modelleri kaydetin ve sürümleyin Daha iyi yönetim • Tahminler oluşturmak için gerçek zamanlı son noktalara modeller dağıtın • Çalışma akışlarını otomatikleştirmek ve izlemek için modern MLOps en iyi uygulamalarını uygulayın. Temel bulut kavramları ve çalışma alanının kurulumuyla başlayan metin tabanlı dersler, veri hazırlığı, model eğitimi ve dağıtım stratejileri boyunca adım adım rehberlik eder. Pratik konfigürasyon örnekleri ve hemen uygulanmak üzere tasarlanmış yapısal açıklamaları inceleyeceksiniz. Bu kurs, Azure Machine Learning'e yeni başlayan veri bilimcileri, geliştiriciler ve bulut tutkunları için tasarlanmıştır. Önceden bulut mühendisliği deneyimi gerekmez, ancak Python ve makine öğrenimi kavramlarının temel anlayışı yararlıdır. Bulut ölçekli makine öğrenimi çalışma akışlarınızı bugünden inşa etmeye ve yönetmeye başlayın.