تصميم وإعداد حلول Azure ML

يتطلب بناء نماذج تعلم آلة ناجحة أساساً متكيناً في إعداد البيانات، وتكوين مساحة العمل، وتصميم خطوط الأنابيب. يرشدك هذا الكورس القائم على النصوص خلال الخطوات الأساسية لإعداد بيئات تعلم آلة قوية على Azure ML. ستنتقل من نصوص علم البيانات الأساسية إلى حلول تعلم آلة منظمة ومبنية على السحابة. من خلال فهم كيفية إدارة موارد الحوسبة، وتأمين أصول البيانات، وتنسيق خطوط الأنابيب الآلية للتدريب، ستكون مستعداً لتصميم سير عمل قابلة للتطوير وإعادة الإنتاج. ما ستتعلمه: - فهم بنية مساحة العمل الأساسية لـ Azure ML وتكوين الموارد - إعداد وإدارة أصول البيانات السحابية الآمنة ومخازن البيانات - تصميم خطوط أنابيب تعلم آلة آلية لتدريب النماذج وتقييمها - تكوين أهداف الحوسبة المثلى لأحمال عمل التدريب والنشر - تطبيق مبادئ MLOps الأساسية لتتبع النماذج والتحكم في الإصدارات - تنفيذ استراتيجيات إعداد البيانات الحديثة باستخدام ممارسات إطار البيانات القابلة للتطوير يبدأ الكورس بمفاهيم تعلم الآلة السحابية الأساسية وإعداد البيئة قبل إرشادك خلال استيعاب البيانات، وتصميم خطوط الأنابيب، وإدارة سجل النماذج. ستتعلم من خلال شرح نصي واضح، وأمثلة تكوين منظمة، وجولات مفاهيمية. صُمم هذا الكورس لعلماء البيانات الطموحين، ومهندسي السحابة، والمطورين الجدد على Azure ML، وهو لا يتطلب أي خبرة سابقة في تعلم الآلة السحابية. ابدأ القراءة اليوم لبناء أساس قوي في تصميم تعلم الآلة المستند إلى السحابة.