Обучение моделей и управление с помощью лазурного машинного обучения

Переход от локальных ноутбуков к облачному машинному обучению может быть сложным, если нет четкого пути. Лазурное машинное обучение обеспечивает надежную инфраструктуру, необходимую для надежного обучения, отслеживания и управления моделями в масштабе. Этот письменный курс ведет вас через полный жизненный цикл машинного обучения на лазурной платформе. Вы приобретете практические навыки подготовки данных, настройки безопасных облачных вычислений, мониторинга экспериментов и управления моделями для обеспечения готовности к производству. Что вы узнаете: • Понимание основных концепций машинного обучения в облаке и архитектуры рабочего пространства Azure • Настройка масштабируемых вычислительных ресурсов и безопасных данных для тренировочных запусков • Отслеживание экспериментов и автоматическое ведение метрики производительности с помощью интеграции MLflow • Регистрация и версия обученных моделей в централизованном реестре для • Развертывание моделей на конечных точках в режиме реального времени для генерации прогнозов • Внедрение передовых методов современных операций MLO для автоматизации и мониторинга рабочих процессов. Начиная с основных понятий облака и настройки рабочего пространства, текстовые уроки пошагово проходят подготовку данных, обучение модели и стратегии развертывания. Вы изучите практические примеры конфигурации и структурированные объяснения, предназначенные для немедленного применения. Этот курс предназначен для начинающих ученых, разработчиков и энтузиастов облака, которые только начинают изучать лазурное машинное обучение. Не требуется предыдущий опыт работы в области облачной инженерии, хотя полезно иметь базовые знания языка Python и концепций машинного обучения. Начните создавать и управлять рабочими процессами машинного обучения в облаке уже сегодня.