Azure Machine Learning: Costruisci e Distribuisci il Tuo Primo Progetto

Il passaggio da esperimenti di machine learning locali a distribuzioni scalabili su cloud può sembrare opprimente. Questo corso basato su testo ti guida passo dopo passo attraverso il processo di creazione, gestione e pubblicazione di flussi di lavoro di machine learning nel cloud. Passerai dalla scrittura di script locali di base alla gestione di progetti di machine learning a ciclo di vita completo su Azure. Esplorando i concetti fondamentali e facendo pratica con le guide scritte, acquisirai la sicurezza necessaria per configurare ambienti cloud, registrare set di dati, addestrare modelli ed esporli come endpoint pronti per la produzione. Cosa imparerai: Comprendere i concetti e la terminologia fondamentali del machine learning su cloud; Configurare spazi di lavoro Azure Machine Learning, istanze di calcolo e ambienti; Gestire risorse dati e registrare set di dati per esecuzioni di addestramento riproducibili; Addestrare e tracciare modelli di machine learning utilizzando la moderna integrazione MLflow; Distribuire modelli addestrati come endpoint di inferenza in tempo reale per le applicazioni; Applicare pratiche MLOps di base per monitorare e aggiornare le tue distribuzioni cloud. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la configurazione dello spazio di lavoro prima di passare alla preparazione dei dati, all'addestramento dei modelli e alle strategie di distribuzione. Leggerai spiegazioni dettagliate e studierai snippet di codice strutturati progettati per rendere l'architettura cloud facile da capire. Questo corso è pensato per aspiranti data scientist, sviluppatori e principianti che desiderano apprendere il machine learning basato su cloud. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa con piattaforme cloud, anche se una conoscenza di base di Python è utile. Inizia a leggere oggi stesso per costruire e pubblicare il tuo primo progetto di machine learning basato su cloud.