Création de modèles d'apprentissage automatique dans Azure

L'apprentissage automatique basé sur le cloud transforme la manière dont les organisations font des prédictions et créent des systèmes intelligents. Si vous souhaitez vous orienter vers la science des données, comprendre comment exploiter les environnements cloud pour entraîner et gérer des modèles est une compétence moderne essentielle. Ce cours écrit vous guide à travers les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et vous montre comment les implémenter à l'aide d'Azure. Vous passerez de la compréhension des algorithmes de base à la configuration des espaces de travail, à l'entraînement des modèles et à l'exploration des bases du MLOps moderne pour les flux de travail automatisés. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, la terminologie et le cycle de vie du développement de modèles. * Configurer et naviguer dans l'espace de travail Azure Machine Learning pour les projets de science des données. * Entraîner et évaluer des modèles prédictifs à l'aide de l'apprentissage automatique automatisé et des outils de conception. * Déployer des modèles entraînés en tant que services web pour faire des prédictions en temps réel. * Appliquer les principes de base du MLOps pour gérer, surveiller et enregistrer vos modèles d'apprentissage automatique. Vous commencerez par apprendre la théorie fondamentale de l'apprentissage automatique avant de passer à la configuration pratique des espaces de travail cloud. Grâce à des explications écrites et à des extraits de code pratiques, vous apprendrez à exécuter des expériences, à évaluer des métriques de performance et à préparer des modèles pour la production. Ce cours est conçu pour les débutants qui découvrent l'apprentissage automatique et les environnements cloud, ne nécessitant aucune expérience préalable en science des données. Commencez à lire dès aujourd'hui pour créer votre premier modèle d'apprentissage automatique dans le cloud.