Azure ML Çözümlerinin Tasarımı ve Hazırlanması

Başarılı makine öğrenimi modelleri oluşturmak için veri hazırlama, çalışma alanının yapılandırması ve boru hattı tasarımında sağlam bir temel gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, Azure ML üzerinde sağlam makine öğrenimi ortamları oluşturmanın temel adımlarını size yönlendirir. Temel veri bilimi senaryolarından, yapısal, bulut tabanlı makine öğrenimi çözümlerine geçiş yapacaksınız. Hesaplama kaynaklarını nasıl yöneteceğinizi, veri varlıklarını nasıl güvence altına alacağınızı ve otomatik eğitim boru hatlarını nasıl düzenleyebileceğinizi anlayarak, ölçeklenebilir ve tekrarlanabilir iş akışlarını tasarlamaya hazır olacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel Azure ML çalışma alanının mimarisi ve kaynak yapılandırmasını anlayın - Güvenli bulut veri varlıklarını ve veri depolarını hazırlayın ve yönetin - Model eğitimi ve değerlendirmesi için otomatik makine öğrenimi boru hatları tasarla - Eğitim ve dağıtım iş yükleri için en iyi hesaplama hedeflerini ayarlayın - Model izleme ve sürüm kontrolü için temel MLOps ilkelerini uygulayın - Ölçeklenebilir veri çerçeve uygulamaları kullanarak modern veri hazırlama stratejilerini uygulamak Kurs, veri alımı, boru hattı tasarımı ve model kayıt yönetimi yoluyla size rehberlik etmeden önce temel bulut makine öğrenimi kavramları ve çevre kurulumu ile başlar. Açık metin açıklamaları, yapısal yapılanma örnekleri ve kavramsal yürüyüşler yoluyla öğreneceksiniz. İstekli veri bilimcileri, bulut mühendisleri ve Azure ML'ye yeni gelen geliştiriciler için tasarlanmış olan bu kurs önceden hiçbir bulut makine öğrenimi deneyimi gerektirmez. Bulut tabanlı makine öğrenimi tasarımında güçlü bir temel oluşturmak için bugün okumaya başlayın.