Azure Machine Learning: Modelltraining und -experimentieren

Das richtige Machine-Learning-Modell zu finden, kann sich anfühlen wie die Suche nach einer Nadel im Heuhaufen. Azure Machine Learning vereinfacht diesen Prozess, indem leistungsstarke Cloudtools bereitgestellt werden, mit denen Sie Ihre Modelltrainingsworkflows automatisieren, nachverfolgen und optimieren können. In diesem textbasierten Kurs werden Sie vom Data Science-Enthusiasten zum selbstbewussten Praktiker, der in der Lage ist, Experimente in der Cloud durchzuführen. Sie erfahren, wie Sie automatisiertes maschinelles Lernen nutzen, um schnell leistungsstarke Modelle zu identifizieren und sauberen Notebook-Code zu schreiben, um Ihre Ergebnisse zu optimieren. Was Sie lernen: Grundlegende Azure Machine Learning-Konzepte, Arbeitsbereiche und Rechenumgebungen verstehen; Konfigurieren von Ausführungen für automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML), um das beste Modell für Ihre Daten zu finden; Üben Sie das Schreiben von Trainingsskripten und führen Sie benutzerdefinierte Experimente in Cloud-Notebooks aus; Wenden Sie moderne Experimentverfolgungstechniken mit MLflow an Integration in Protokollmetriken und -parameter; Bewertung der Modellleistung anhand von Schlüsselmetriken, um den besten Kandidaten für die Bereitstellung auszuwählen. Der Kurs beginnt mit der Kernterminologie und der Einrichtung Ihrer Arbeitsumgebung und führt Sie dann Schritt für Schritt durch automatisierte Workflows, interaktive Notebook-Ausführungen und professionelle Modellauswertungspraktiken. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Scientists und Entwickler, die noch nicht mit Azure Machine Learning vertraut sind und keine Vorkenntnisse mit cloudbasierten KI-Tools benötigen. Lesen Sie noch heute weiter, um die Leistungsfähigkeit von Experimenten mit maschinellem Lernen im Cloud-Maßstab zu erschließen.