Otimização de Treinamento de Modelos com o Azure Machine Learning

Treinar modelos de machine learning de forma eficiente requer ir além da experimentação manual e local para fluxos de trabalho estruturados na nuvem. Este curso baseado em texto orienta você na organização, execução e otimização de suas cargas de trabalho de treinamento no Azure Machine Learning, ajudando você a fazer a transição de scripts básicos para pipelines totalmente automatizados. O que você aprenderá: compreender os conceitos fundamentais do Azure Machine Learning, incluindo espaços de trabalho, instâncias de computação e ambientes; configurar e executar scripts de treinamento como tarefas gerenciadas na nuvem; criar componentes reutilizáveis para modular os fluxos de trabalho de machine learning; criar e orquestrar pipelines de treino robustos e completos; rastrear e monitorar métricas de modelo para analisar e melhorar continuamente o desempenho do treinamento. O curso começa com terminologia e configuração essenciais antes de orientá-lo através das etapas práticas de configuração de trabalho, criação de pipeline e ajuste de desempenho. Perfeito para aspirantes a cientistas de dados e desenvolvedores novos no ML na nuvem, este curso pressupõe familiaridade básica com Python, mas não requer experiência prévia no Azure. Comece a otimizar seus fluxos de trabalho de machine learning hoje mesmo.