Mô hình huấn luyện và quản lý với Azure Machine Learning

Chuyển đổi từ các máy tính bảng địa phương sang học máy quy mô đám mây có thể cảm thấy áp đảo nếu không có một con đường rõ ràng. Azure Machine Learning cung cấp cơ sở hạ tầng mạnh mẽ cần thiết để đào tạo, theo dõi và quản lý mô hình đáng tin cậy theo quy mô. Lớp học viết này hướng dẫn bạn qua toàn bộ chu kỳ học máy trên nền tảng Azure. Bạn sẽ có được kỹ năng thực tế để chuẩn bị dữ liệu, thiết lập tính toán đám mây an toàn, giám sát thí nghiệm và quản lý các mô hình của bạn để sẵn sàng sản xuất. Bạn sẽ học được gì: • Hiểu các khái niệm học máy đám mây cơ bản và kiến trúc không gian làm việc Azure • Cấu hình các nguồn lực tính toán có thể mở rộng và bảo vệ tài sản dữ liệu cho các cuộc chạy huấn luyện • Theo dõi các thí nghiệm và tự động ghi lại các chỉ số hiệu suất bằng cách sử dụng tích hợp MLflow • Đăng ký và phiên bản các mô hình huấn quản lý tốt hơn • Thiết lập các mô hình đến các điểm cuối thời gian thực để tạo ra dự đoán • Thực hiện các thực tiễn tốt nhất MLOps hiện đại để tự động hóa và giám sát các luồng công việc. Bắt đầu với các khái niệm đám mây thiết yếu và cài đặt không gian làm việc, các bài học dựa trên văn bản hướng dẫn bạn từng bước qua việc chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình và chiến lược triển khai. Bạn sẽ học các ví dụ cấu hình thực tế và giải thích cấu trúc được thiết kế cho ứng dụng ngay lập tức. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và người đam mê đám mây mới đến Azure Machine Learning. Không cần kinh nghiệm kỹ thuật đám mây trước đây, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python và các khái niệm học máy sẽ hữu ích. Bắt đầu xây dựng và quản lý các luồng công việc học máy quy mô đám mây ngay hôm nay.