Azure Machine Learning: 最初のプロジェクトの構築とデプロイ

ローカルでのマシーンラーニング実験からスケーラブルなクラウドデプロイへの移行は、圧倒されるように感じられることがあります。このテキストベースのコースでは、クラウド上でマシーンラーニングワークフローを構築、管理、公開するプロセスをステップバイステップで案内します。基本的なローカルスクリプトの記述から、Azure 上でのフルライフサイクルのマシーンラーニングプロジェクトの管理へと移行します。コアコンセプトを探求し、テキストによる説明を実践することで、クラウド環境の設定、データセットの登録、モデルのトレーニング、そして本番環境対応のエンドポイントとしての公開を行う自信を得ることができます。学習内容: クラウドマシーンラーニングの基礎概念と用語の理解; Azure Machine Learning ワークスペース、コンピューティングインスタンス、環境の設定; 再現可能なトレーニング実行のためのデータアセットの管理とデータセットの登録; 現代的な MLflow 統合を使用したマシーンラーニングモデルのトレーニングとトラッキング; アプリケーション向けのリアルタイム推論エンドポイントとしてのトレーニング済みモデルのデプロイ; クラウドデプロイを監視および更新するための基本的な MLOps 実践の適用。コースは重要な用語とワークスペースのセットアップから始まり、データの準備、モデルのトレーニング、デプロイ戦略へと進みます。クラウドアーキテクチャを簡単に理解できるように設計された詳細な説明を読み、構造化されたコードスニペットを学習します。このコースは、クラウドベースのマシーンラーニングを学びたいデータサイエンティストを目指す方、開発者、初心者のために設計されています。クラウドプラットフォームの事前経験は不要ですが、Python の基本的な理解があると役に立ちます。今すぐ読み始めて、最初のクラウドベースのマシーンラーニングプロジェクトを構築し公開しましょう。