Entwicklung von Machine Learning-Lösungen in Azure

Cloudbasiertes maschinelles Lernen verändert die Art und Weise, wie Unternehmen komplexe Probleme lösen, aber die Navigation in Cloud-ML-Tools kann überwältigend sein. Dieser textbasierte Kurs vereinfacht die Einführung, indem er Sie durch die Kernkonzepte des maschinellen Lernens auf Cloud-Ebene führt. Sie werden vom Verständnis grundlegender Data Science-Konzepte zum Entwurf und zur Strukturierung von End-to-End-Machine-Learning-Workflows in der Cloud übergehen. Sie lernen, wie Sie Daten aufbereiten, Modelle trainieren und Assets effizient mit modernen Cloud-Tools und SDKs verwalten. Grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und deren Zuordnung zu Cloudressourcen verstehen; Arbeitsbereichsumgebungen, Berechnungsziele und Datenspeicher konfigurieren; robuste Trainingspipelines mit dem modernen Azure Machine Learning SDK entwerfen; Experimente verfolgen und Metriken mit der MLflow-Integration protokollieren, um die Reproduzierbarkeit von Modellen zu verbessern; Bereitstellung trainierter Modelle auf verwalteten Endpunkten für Echtzeit-Inferenzen; Erkunden Sie Grundlagenmodelle und moderne generative KI-Funktionen innerhalb der Cloud-Plattform. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und der Einrichtung des Arbeitsbereichs, bevor Schritt für Schritt schriftliche Durchläufe der Modelltrainings-, Tracking- und Bereitstellungsstrategien durchgeführt werden. Dieser Kurs wurde für Anfänger im Bereich Cloud Machine Learning, Datenenthusiasten und aufstrebende Cloud-Ingenieure entwickelt und erfordert keine vorherige Cloud-Erfahrung. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihre Grundlagen für cloudbasiertes maschinelles Lernen zu schaffen.