Azure Machine Learning : Création et gestion de solutions

L’adaptation de l’apprentissage automatique d’un ordinateur portable local à un environnement cloud robuste nécessite un ensemble spécialisé d’outils et de flux de travail automatisés.Ce cours fournit un guide de base pour l’utilisation d’Azure Machine Learning afin de gérer l’ensemble du cycle de vie d’un projet de science des données. Vous apprendrez à naviguer dans l’écosystème cloud, de l’ingestion initiale des données au déploiement final des services prédictifs. Vous acquerrez les compétences nécessaires pour déplacer des modèles du code expérimental vers des actifs de production fiables tout en maintenant un contrôle total sur le processus de développement.Ce programme sert également de ressource clé pour ceux qui se préparent à la certification professionnelle en science des données. Ce que vous apprendrez: - Comprendre l'architecture de base des espaces de travail d'apprentissage automatique basés sur le cloud - Configurer des ressources de calcul évolutives et un stockage de données sécurisé pour l'entraînement de modèles - Développez des expériences d'apprentissage automatique et des pipelines automatisés à l'aide du SDK Python - Déployer des modèles entraînés comme points de terminaison d'inférence prêts à la production - Appliquer les principes MLOps pour le versioning, le suivi et la reproductibilité - Surveiller la santé du modèle et détecter la dérive des données dans les environnements en direct Le contenu commence par les définitions fondamentales et la configuration de l'espace de travail, puis passe par les étapes pratiques de la formation, de l'enregistrement et de l'opérationnalisation des modèles dans un contexte d'entreprise. Ce cours est conçu pour les débutants qui entrent dans le domaine de la science des données en nuage; bien que les connaissances de base en Python soient utiles, aucune expérience préalable avec les plates-formes en nuage n'est requise. Commencez dès aujourd'hui votre parcours vers les opérations de machine learning basées sur le cloud.