Modelltrainingsoptimierung mit Azure Machine Learning

Um maschinelle Lernmodelle effizient zu trainieren, müssen Sie über manuelle, lokale Experimente hinausgehen und strukturierte Cloud-Workflows einsetzen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Organisation, Ausführung und Optimierung Ihrer Trainingsworkloads in Azure Machine Learning und hilft Ihnen beim Übergang von einfachen Skripts zu vollständig automatisierten Pipelines. Grundlegende Azure Machine Learning-Konzepte verstehen, einschließlich Arbeitsbereiche, Recheninstanzen und Umgebungen; Trainingsskripte als verwaltete Cloudjobs konfigurieren und ausführen; wiederverwendbare Komponenten erstellen, um Ihre Machine Learning Workflows zu modularisieren; robuste End-to-End-Trainings-Pipelines erstellen und orchestrieren; Nachverfolgen und Überwachen Modellmetriken zur kontinuierlichen Analyse und Verbesserung der Trainingsleistung. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und Einrichtung, bevor Sie die praktischen Schritte der Jobkonfiguration, Pipelineerstellung und Leistungsoptimierung durchlaufen. Dieser Kurs ist perfekt für angehende Data Scientists und Entwickler, die sich noch nicht mit Cloud ML auskennen. Er setzt grundlegende Kenntnisse in Python voraus, erfordert jedoch keine vorherige Azure-Erfahrung. Optimieren Sie Ihre Machine-Learning-Workflows noch heute.