Azure Machine Learning: creazione e gestione di soluzioni

Il ridimensionamento del machine learning da un notebook locale a un ambiente cloud robusto richiede un set specializzato di strumenti e flussi di lavoro automatizzati.Questo corso fornisce una guida di base per l'utilizzo di Azure Machine Learning per gestire l'intero ciclo di vita di un progetto di scienza dei dati. Imparerai a navigare nell'ecosistema cloud, dall'ingestione iniziale dei dati alla distribuzione finale dei servizi predittivi. Acquisirai le competenze necessarie per spostare i modelli dal codice sperimentale alle risorse di produzione affidabili mantenendo il pieno controllo sul processo di sviluppo.Questo curriculum funge anche da risorsa chiave per coloro che si preparano per la certificazione professionale di scienza dei dati. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura di base degli spazi di lavoro di apprendimento automatico basati su cloud - Configurare risorse di calcolo scalabili e archiviazione dati sicura per l'addestramento del modello - Sviluppa esperimenti di apprendimento automatico e pipeline automatizzate utilizzando l'SDK Python - Distribuisci modelli addestrati come endpoint di inferenza pronti per la produzione - Applicare i principi MLOps per il versioning, il tracciamento e la riproducibilità - Monitorare la salute del modello e rilevare la deriva dei dati in ambienti live Il contenuto inizia con le definizioni fondamentali e l'impostazione dell'area di lavoro, passando attraverso i passaggi pratici di formazione, registrazione e operatività dei modelli in un contesto aziendale. Questo corso è progettato per i principianti che entrano nel campo della scienza dei dati cloud; mentre la conoscenza di base di Python è utile, non è richiesta alcuna esperienza precedente con le piattaforme cloud. Inizia oggi stesso il tuo percorso verso le operazioni di machine learning basate sul cloud.