Azure Machine Learning: xây dựng và quản lý giải pháp

Để có thể sử dụng Azure Machine Learning, bạn cần phải có một bộ công cụ chuyên dụng và các quy trình làm việc tự động. Bạn sẽ học cách định vị hệ sinh thái đám mây, từ việc hấp thụ dữ liệu ban đầu đến việc triển khai cuối cùng của các dịch vụ dự đoán. Bạn sẽ có được những kỹ năng cần thiết để chuyển các mô hình từ mã thử nghiệm sang tài sản sản xuất đáng tin cậy trong khi duy trì sự kiểm soát hoàn toàn quá trình phát triển. Chương trình này cũng phục vụ như một nguồn tài nguyên quan trọng cho những người chuẩn bị cho chứng nhận khoa học dữ liệu chuyên nghiệp. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc cốt lõi của các không gian làm việc học máy dựa trên đám mây - Cấu hình các tài nguyên tính toán có thể mở rộng và lưu trữ dữ liệu an toàn cho việc huấn luyện mô hình - Phát triển các thí nghiệm học máy và các đường ống tự động sử dụng Python SDK - Thiết lập các mô hình huấn luyện như các điểm kết thúc suy luận - Apply MLOps principles for versioning, tracking, and reproducibility - Kiểm soát sức khỏe mô hình và phát hiện dữ liệu trôi nổi trong môi trường sống Nội dung bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và thiết lập không gian làm việc, tiến tới các bước thực tế của việc huấn luyện, đăng ký, và vận hành các mô hình trong bối cảnh doanh nghiệp. Bạn sẽ học qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ dựa trên mã được thiết kế cho ứng dụng thực tế. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu bước vào lĩnh vực khoa học dữ liệu đám mây; trong khi kiến thức Python cơ bản là hữu ích, không cần kinh nghiệm trước đó với các nền tảng đám mờ. Bắt đầu hành trình của bạn vào các hoạt động học máy dựa trên đám mây hôm nay.