Cloudbasiertes maschinelles Lernen mit Azure Studio: Modelle erstellen und bereitstellen

Cloudbasiertes maschinelles Lernen verändert die Art und Weise, wie Unternehmen komplexe Probleme lösen. Dennoch kann der Einstieg in die Cloud-Infrastruktur überwältigend sein. Dieser Kurs vereinfacht den Prozess, indem er Sie durch die Grundlagen des maschinellen Lernens auf der Azure-Plattform führt. Sie werden von einem Verständnis der grundlegenden Konzepte der Datenwissenschaft zu einem souveränen Management des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens in der Cloud übergehen. Durch das Lesen strukturierter Erklärungen und das Üben mit schriftlichen Durchläufen lernen Sie, wie Sie Daten aufbereiten, Modelle trainieren und sie für reale Anwendungen zugänglich machen. Grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und Cloud-Datenstrukturen verstehen; Datensätze mit den Datenaufbereitungstools von Azure Studio vorbereiten und bereinigen; Vorhersagemodelle mit automatisierten ML- und Designer-Pipelines trainieren und auswerten; trainierte Modelle als Cloud-Dienste für Echtzeitvorhersagen bereitstellen; moderne MLOps-Prinzipien anwenden Konfigurieren Sie grundlegende verantwortungsvolle KI-Verfahren, um die Fairness und Transparenz des Modells sicherzustellen. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie für Cloud und maschinelles Lernen, bevor die Datenaufnahme, das Modelltraining, die Auswertung und die sichere Bereitstellung behandelt werden. Jeder Abschnitt kombiniert klare konzeptionelle Erklärungen mit Schritt-für-Schritt-Szenarien, um Ihr Lernen zu verstärken. Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenwissenschaftler, Entwickler und Technologieenthusiasten, die neu im Cloud-basierten maschinellen Lernen sind. Es sind keine Vorkenntnisse in Azure oder erweiterte Programmierkenntnisse erforderlich. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Cloud für maschinelles Lernen.