Tworzenie i automatyzowanie potoków w usłudze Azure Machine Learning

Skalowanie projektów uczenia maszynowego wymaga przejścia od ręcznych eksperymentów do solidnych, zautomatyzowanych przepływów pracy. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez proces tworzenia struktury, uruchamiania i planowania potoków uczenia maszynowego za pomocą usługi Azure Machine Learning. Czytając jasne, krok po kroku wyjaśnienia i studiując praktyczne przykłady konfiguracji, przejdziesz od uruchamiania izolowanych skryptów do wdrażania w pełni zautomatyzowanych, powtarzalnych potoków ML. Zyskasz pewność, że możesz skutecznie strukturyzować komponenty, zarządzać zasobami danych i śledzić przebieg rurociągu. Czego się nauczysz: - Zapoznaj się z podstawowymi koncepcjami potoków i architekturą Azure Machine Learning. - Twórz komponenty potoku wielokrotnego użytku, aby modularyzować kod przygotowania i szkolenia danych. - Twórz i uruchamiaj kompleksowe rurociągi za pomocą konfiguracji SDK i YAML. - Zaplanuj uruchomienie rurociągu, aby zautomatyzować przekwalifikowanie modelu w oparciu o czas lub zmiany danych. - Śledź i monitoruj zadania rurociągu za pomocą zintegrowanego rejestrowania MLflow. - Zastosuj najlepsze praktyki zarządzania zależnościami środowiska i bezpiecznie obliczaj cele. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i wzorców projektowych, a następnie prowadzi przez tworzenie komponentów, montaż rurociągów i automatyczne planowanie. Będziesz ćwiczyć analizując szablony kodu strukturalnego i pliki konfiguracyjne. Ten kurs jest przeznaczony dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów ML i programistów, którzy są nowicjuszami w potokach Azure Machine Learning. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w inżynierii chmury, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby usprawnić i zautomatyzować procesy uczenia maszynowego.