Azure Machine Learning: สร้างและปรับใช้โปรเจกต์แรกของคุณ

การเปลี่ยนจากการทดลอง machine learning บนเครื่องท้องถิ่นไปสู่การปรับใช้งานบนคลาวด์ที่ขยายขนาดได้อาจดูเป็นเรื่องที่ท้าทาย คอร์สเรียนรูปแบบข้อความนี้จะแนะนำคุณทีละขั้นตอนในกระบวนการสร้าง จัดการ และเผยแพร่เวิร์กโฟลว์ machine learning บนคลาวด์ คุณจะได้เปลี่ยนจากการเขียนสคริปต์พื้นฐานบนเครื่องไปสู่การจัดการโปรเจกต์ machine learning แบบครบวงจรบน Azure ด้วยการสำรวจแนวคิดหลักและฝึกฝนผ่านคำแนะนำแบบข้อความ คุณจะมีความมั่นใจในการกำหนดค่าสภาพแวดล้อมบนคลาวด์ การลงทะเบียนชุดข้อมูล การฝึกฝนโมเดล และการเปิดใช้งานโมเดลในฐานะ endpoint ที่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: ทำความเข้าใจแนวคิดและคำศัพท์พื้นฐานของ machine learning บนคลาวด์; กำหนดค่า Azure Machine Learning workspaces, compute instances และ environments; จัดการสินทรัพย์ข้อมูลและลงทะเบียนชุดข้อมูลเพื่อการฝึกฝนซ้ำได้อย่างแม่นยำ; ฝึกฝนและติดตามโมเดล machine learning โดยใช้การทำงานร่วมกับ MLflow สมัยใหม่; ปรับใช้โมเดลที่ฝึกฝนแล้วเป็น real-time inference endpoints สำหรับแอปพลิเคชัน; ประยุกต์ใช้แนวทาง MLOps พื้นฐานเพื่อติดตามและอัปเดตการปรับใช้งานบนคลาวด์ของคุณ คอร์สเรียนเริ่มต้นด้วยคำศัพท์ที่จำเป็นและการตั้งค่า workspace ก่อนจะขยับไปสู่การเตรียมข้อมูล การฝึกฝนโมเดล และกลยุทธ์การปรับใช้งาน คุณจะได้อ่านคำอธิบายโดยละเอียดและศึกษาโค้ดตัวอย่างที่มีโครงสร้างชัดเจน ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้สถาปัตยกรรมคลาวด์เข้าใจได้ง่าย คอร์สนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่มุ่งหวังจะเป็น data scientist, นักพัฒนา และผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียนรู้ machine learning บนคลาวด์ ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อนเกี่ยวกับแพลตฟอร์มคลาวด์ เพียงมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับ Python ก็พอ เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างและเผยแพร่โปรเจกต์ machine learning บนคลาวด์แรกของคุณ