Проектирование и подготовка решений Azure ML

Для создания успешных моделей машинного обучения требуется прочная основа в подготовке данных, конфигурации рабочего пространства и проектировании конвейера. Этот текстовый курс проводит вас через основные шаги по настройке надежных сред машинного обучения на Azure ML. Вы перейдете от основных сценариев обработки данных к структурированным решениям машинного обучения на основе облачных технологий. Понимая, как управлять вычислительными ресурсами, защищать активы данных и организовывать автоматизированные конвейеры обучения, вы будете готовы разрабатывать масштабируемые и воспроизводимые рабочие процессы. Что вы узнаете: - Понимание фундаментальной архитектуры рабочего пространства Azure ML и конфигурации ресурсов - Подготовка и управление безопасными облачными активами данных и хранилищами данные - Разработка автоматизированных конвейеров машинного обучения для обучения и оценки моделей - Настройка оптимальных целей вычислений для обучения и развертывания рабочих нагрузок - Применять основные принципы MLOps для отслеживания моделей и управления версиями - Внедрение современных стратегий подготовки данных с использованием практики масштабируемых баз данных Курс начинается с основных понятий облачного машинного обучения и настройки среды, а затем вы пройдете по этапам ввода данных, проектирования конвейера и управления реестром модели. Вы узнаете через ясные текстовые объяснения, структурированные примеры конфигурации и концептуальные просмотры. Этот курс предназначен для начинающих ученых, инженеров облачных технологий и разработчиков, не знакомых с Azure ML. Начните читать уже сегодня, чтобы заложить прочный фундамент для разработки облачного машинного обучения.