Modeltraining en -beheer met Azure Machine Learning

De overgang van lokale notebooks naar machine learning op cloudschaal kan overweldigend aanvoelen zonder een duidelijk pad. Azure Machine Learning biedt de robuuste infrastructuur die nodig is om modellen op schaal betrouwbaar te trainen, bij te houden en te beheren. Deze schriftelijke cursus leidt u door de volledige levenscyclus van machine learning op het Azure-platform. U krijgt de praktische vaardigheden om gegevens voor te bereiden, veilige cloud computing in te stellen, experimenten te controleren en uw modellen te beheren voor productiebereidheid. Wat u leert: • Inzicht in de basisconcepten van machine learning in de cloud en de Azure-werkruimtearchitectuur • Schaalbare rekenbronnen en veilige gegevensbronnen configureren voor trainingsruns • Experimenten bijhouden en prestatiemetingen automatisch registreren met behulp van MLflow-integratie • Getrainde modellen registreren en versies ervan maken in een gecentraliseerd register voor • Implementeer modellen op realtime eindpunten voor het genereren van voorspellingen • Introduceer moderne MLOps best practices om workflows te automatiseren en te monitoren. De tekstgebaseerde lessen beginnen met essentiële cloudconcepten en het instellen van de werkruimte en begeleiden u stap voor stap door de voorbereiding van gegevens, modeltraining en implementatiestrategieën. U bestudeert praktische configuratievoorbeelden en gestructureerde uitleg die ontworpen is voor onmiddellijke toepassing. Deze cursus is bedoeld voor aspirant-datawetenschappers, ontwikkelaars en cloudliefhebbers die nieuw zijn bij Azure Machine Learning. Ervaring met cloud-engineering is niet vereist, maar een basiskennis van Python en machine learning is nuttig. Begin vandaag nog met het bouwen en beheren van uw machine learning-workflows op cloudschaal.