Azure Machine Learning'de İş Akışları Oluşturma ve Otomatikleştirme

Makine öğrenimi projelerini ölçeklendirmek, manuel denemelerin ötesine geçerek sağlam, otomatikleştirilmiş iş akışlarına geçmeyi gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, Azure Machine Learning kullanarak makine öğrenimi iş akışlarını yapılandırma, çalıştırma ve zamanlama sürecinde size rehberlik eder. Açık, adım adım açıklamaları okuyarak ve pratik yapılandırma örneklerini inceleyerek, izole edilmiş betikleri çalıştırmaktan tam otomatik, tekrarlanabilir ML iş akışları dağıtmaya geçeceksiniz. Bileşenleri yapılandırma, veri varlıklarını yönetme ve iş akışı çalıştırmalarınızı verimli bir şekilde izleme konusunda güven kazanacaksınız. Öğrenecekleriniz: - Temel iş akışı kavramlarını ve Azure Machine Learning mimarisini anlayın. - Veri hazırlama ve eğitim kodunuzu modülerleştirmek için yeniden kullanılabilir iş akışı bileşenleri oluşturun. - SDK ve YAML yapılandırmalarını kullanarak uçtan uca iş akışları oluşturun ve çalıştırın. - Zamana veya veri değişikliklerine göre model yeniden eğitimini otomatikleştirmek için iş akışı çalıştırmalarını zamanlayın. - Entegre MLflow günlüğünü kullanarak iş akışı işlerini izleyin ve takip edin. - Ortam bağımlılıklarını ve işlem hedeflerini güvenli bir şekilde yönetmek için en iyi uygulamaları uygulayın. Kurs, temel terminoloji ve tasarım desenleriyle başlar, ardından bileşen oluşturma, iş akışı birleştirme ve otomatik zamanlama konularında size rehberlik eder. Yapılandırılmış kod şablonlarını ve yapılandırma dosyalarını analiz ederek pratik yapacaksınız. Bu kurs, Azure Machine Learning iş akışlarına yeni başlayan veri bilimcileri, ML mühendisleri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Önceden bulut mühendisliği deneyimi gerekmez, ancak Python'a temel aşinalık faydalıdır. Makine öğrenimi iş akışlarınızı kolaylaştırmak ve otomatikleştirmek için bugün okumaya başlayın.