Aan de slag met Azure Machine Learning-werkruimte en -middelen

Het opzetten van een robuuste omgeving is de eerste en meest cruciale stap in elk data science-project. Azure Machine Learning biedt een gecentraliseerde werkruimte voor het beheren van uw gegevens, rekenresources en experimenten, maar het navigeren door de kernmiddelen kan in het begin overweldigend aanvoelen. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door de basisstructuur van Azure Machine Learning. U leert hoe u uw werk organiseert, uw gegevens beveiligt en rekenkracht voorbereidt voor het trainen en implementeren van modellen, zodat u effectief kunt samenwerken aan cloudgebaseerde AI-projecten. Wat je leert: - Begrijp de kernarchitectuur van een Azure Machine Learning-werkruimte en de basiscomponenten - Cloud computing-bronnen configureren en beheren, inclusief compute-instanties en clusters - Registreer en volg gegevens, datastores en omgevingen voor reproduceerbare experimenten - Track model metrics en parameters met behulp van moderne geïntegreerde MLflow tracking patronen - Organiseer pijplijnmiddelen om end-to-end machine learning-workflows te automatiseren - Implementeer getrainde modellen op cloud-eindpunten voor realtime inferentie U begint met het verkennen van de basisterminologie van machine learning in de cloud en het instellen van de werkruimte voordat u doorgaat naar stapsgewijze schriftelijke handleidingen voor het configureren van gegevens, berekeningen en modelmiddelen. Het materiaal stroomt logisch van de initiële resource-provisioning naar het beheren van actieve machine learning-experimenten. Deze cursus is bedoeld voor aspirant-datawetenschappers, cloudtechnici en ontwikkelaars die nieuw zijn bij Azure Machine Learning. Er is geen eerdere ervaring met de cloud vereist, hoewel een basiskennis van machine learning-concepten nuttig is. Begin vandaag nog met lezen om de essentiële bouwstenen van cloudgebaseerde machine learning onder de knie te krijgen.