Desain dan Persiapan Solusi Azure ML

Membuat model machine learning yang sukses memerlukan pondasi yang kuat dalam persiapan data, konfigurasi ruang kerja, dan desain pipeline. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui langkah-langkah penting untuk mendirikan lingkungan pembelajaran mesin yang kuat di Azure ML. Anda akan berpindah dari skrip ilmu data dasar ke solusi pembelajaran mesin berbasis awan yang terstruktur. Dengan memahami cara mengelola sumber daya komputasi, mengamankan aset data, dan mengorganisir pipa pelatihan otomatis, Anda akan siap untuk merancang workflow yang dapat disesuaikan dan dapat direproduksi. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti arsitektur ruang kerja Azure ML dan konfigurasi sumber daya - Siapkan dan urus aset data awan dan datastore yang aman - Desain pipa pembelajaran mesin otomatis untuk pelatihan dan evaluasi model - Konfigurasi target komputasi optimal untuk pelatihan dan deployment workload - Terapkan prinsip dasar MLOps untuk model pelacakan dan kontrol versi - Menerapkan strategi persiapan data modern menggunakan praktik dataframe yang dapat disesuaikan Kursus ini dimulai dengan konsep-konsep dasar machine learning cloud dan pengaturan lingkungan sebelum memandu Anda melalui pengambilan data, desain pipa, dan manajemen registry model. Anda akan belajar melalui penjelasan teks yang jelas, contoh konfigurasi terstruktur, dan walkthrough konseptual. Dirancang untuk ilmuwan data bercita-cita, insinyur awan, dan pengembang baru untuk Azure ML, kursus ini tidak memerlukan pengalaman machine learning cloud sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk membangun fondasi yang kuat dalam desain machine learning berbasis cloud.