Создание и автоматизация конвейеров в Azure Machine Learning

Масштабирование проектов машинного обучения требует перехода от ручных экспериментов к надежным автоматизированным рабочим процессам. Этот текст-основанный курс направляет вас через процесс структурировать, бежать, и планировать конвейеры машинного обучения используя лазурное машинное обучение. Прочитав чёткие пошаговые инструкции и изучив практические примеры настройки, вы перейдете от выполнения изолированных скриптов к развертыванию полностью автоматизированных, повторяемых конвейеров ML. Вы получите уверенность в структуре компонентов, управлении активами данных и эффективном отслеживании выполнения конвейера. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций конвейера и архитектуры лазурного машинного обучения. - Создание многоразовых компонентов конвейера для модуляризации подготовки данных и обучения кода. - Создание и запуск сквозных конвейеров с использованием SDK и YAML конфигураций. - Планирование конвейерных прогонов для автоматизации переобучения модели на основе времени или изменений данных. - Отслеживание и мониторинг конвейерных работ с использованием интегрированной MLflow ведения журнала. - Применять наилучшие методы для управления зависимостями среды и безопасного вычисления целей. Курс начинается с основных терминов и шаблонов проектирования, а затем вы пройдете создание компонентов, сборку конвейера и автоматизированное планирование. Вы будете практиковаться, анализируя шаблоны структурированного кода и файлы конфигурации. Этот курс предназначен для ученых данных, инженеров ML и разработчиков, которые впервые используют конвейеры Azure Machine Learning. Не требуется предыдущий опыт работы в области облачной инженерии, хотя полезно знакомство с Python. Начните читать сегодня, чтобы оптимизировать и автоматизировать свои рабочие процессы машинного обучения.