Azure Data Factory ile Entegre Makine Öğrenimi İş Akışları Tasarlama

Kuruluşlar veri operasyonlarını ölçeklendirdikçe, manuel makine öğrenimi iş akışları büyük bir darboğaz haline gelir. Güvenilir, otomatik sistemler kurmak için sağlam orkestrasyon araçlarını makine öğrenimi ortamlarıyla entegre etmek hayati önem taşır. Bu metin tabanlı kurs, Azure Data Factory'yi Azure Machine Learning ile bağlama sürecinde size rehberlik eder. Manuel deneylerden, veri alımını, model eğitimini ve modern MLOps uygulamalarını yöneten otomatik, tekrarlanabilir işlem hatları tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Neler öğreneceksiniz: 1. Azure Data Factory ve Azure Machine Learning'in temel mimarisini anlayın. 2. Veri depolama ve bilgi işlem kaynakları arasında güvenli bağlantıları ve bağlı hizmetleri yapılandırın. 3. Yeni veriler geldiğinde model eğitimini tetikleyen otomatik işlem hatları oluşturun. 4. Temel işlem hattı sürüm oluşturma ve veri kayması (data drift) kavramları dahil olmak üzere modern MLOps ilkelerini uygulayın. 5. Yapılandırılmış metin günlükleri aracılığıyla işlem hattı yürütmesini izleyin ve yaygın entegrasyon hatalarını giderin. 6. İşbirlikçi ekip ortamlarını destekleyen ölçeklenebilir veri orkestrasyonu iş akışları tasarlayın. Bulut veri orkestrasyonu ve makine öğrenimi çalışma alanlarının temel terminolojisi ve çekirdek kavramlarında uzmanlaşarak başlayacaksınız. Buradan itibaren, yazılı kılavuzlar size bağlantıları yapılandırma, işlem hattı çalıştırmalarını düzenleme ve otomatik iş akışlarınız için temel izleme kalıpları oluşturma konularında yol gösterecektir. Bu kurs, makine öğrenimi operasyonlarını anlamak isteyen yeni başlayanlar, veri meraklıları ve geleceğin bulut mühendisleri için tasarlanmıştır. Önceden bulut mühendisliği veya programlama deneyimi gerekmemektedir. İlk otomatik bulut makine öğrenimi işlem hattınızı oluşturmak için bugün okumaya başlayın.