Разработка решений машинного обучения в Azure

Облачное машинное обучение меняет способы решения сложных задач, но работа с облачными инструментами машинного обучения может быть нелегкой. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия машинного обучения в облаке. Вы пройдете путь от понимания основных концепций науки данных до разработки и структурирования комплексных рабочих процессов машинного обучения в облаке. Вы узнаете, как подготовить данные, обучить модели и эффективно управлять активами с помощью современных облачных инструментов и SDK. Что вы узнаете: Понимание основных концепций машинного обучения и их сопоставления с ресурсами облака; Настройка рабочих пространств, вычислительных целей и хранилищ данных; Разработка надежных обучающих конвейеров с использованием современного SDK Azure Machine Learning; Отслеживание экспериментов и ведение метрики с помощью интеграции MLflow для улучшения воспроизводимости модели; Разверните обученные модели на управляемых конечных точках для вывода в режиме реального времени; Исследуйте модели фундамента и современные возможности генеративного ИИ в рамках облачной платформы. Курс начинается с основной терминологии и настройки рабочего пространства, а затем переходит к поэтапному письменному обзору стратегий обучения, отслеживания и развертывания моделей. Этот курс предназначен для новичков в облачном машинном обучении, энтузиастов данных и начинающих инженеров облачных технологий. Начните читать уже сегодня, чтобы заложить основы облачного машинного обучения.