Лазурное машинное обучение: Обучение модели и экспериментирование

Поиск подходящей модели машинного обучения может быть сравним с поиском иглы в стоге сена. Лазурное машинное обучение упрощает этот процесс путем обеспечивать мощные инструменты облака для того чтобы автоматизировать, отслеживать, и оптимизировать ваши рабочие процессы тренировки модели. В этом текстовом курсе вы превратитесь из энтузиаста науки данных в уверенного практикующего специалиста, способного запускать эксперименты в облаке. Вы узнаете, как использовать автоматизированное машинное обучение для быстрого определения наиболее эффективных моделей и написания чистого кода для ноутбука, чтобы улучшить свои результаты. Что вы узнаете: Понимание основных концепций, рабочих пространств и вычислительных сред Azure Machine Learning; Настройка автоматизированного машинного обучения (AutoML) для поиска наилучшей модели для ваших данных; Практика написания тренировочных сценариев и запуска пользовательских экспериментов в облачных ноутбуках; Применение современных методов отслеживания эксперументов с помощью MLflow Оценка производительности модели с использованием ключевых показателей и выбор наилучшего кандидата для развертывания. Курс начинается с основных терминов и настройки рабочего пространства, а затем пошагово знакомит с автоматизированными рабочими процессами, запусками интерактивных тетрадей и профессиональными методами оценки моделей. Этот курс предназначен для начинающих ученых и разработчиков данных, которые не знакомы с лазурным машинным обучением, не требуя предыдущего опыта работы с инструментами AI на основе облака. Начните читать уже сегодня, чтобы раскрыть потенциал облачных экспериментов с машинным обучением.