Cơ sở của học máy trên Azure

Học máy đang chuyển đổi các ngành công nghiệp, nhưng bắt đầu với các thuật toán và cơ sở hạ tầng phức tạp có thể cảm thấy áp đảo. Chương trình này đơn giản hóa hành trình bằng cách giới thiệu bạn với học máy dựa trên đám mây sử dụng Azure. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm dữ liệu cơ bản đến việc tự tin thiết lập, đào tạo và đánh giá các mô hình học máy. Bằng cách học cách tận dụng các nguồn lực đám mây, bạn sẽ có thể xây dựng các mô hình dự đoán mà không cần một nền tảng sâu trong toán học tiên tiến. Bạn sẽ học được gì: Học các khái niệm cơ bản của học máy, bao gồm học có giám sát và không giám thị; Cấu hình không gian làm việc học máy đám mây của bạn và quản lý tài sản dữ liệu một cách an toàn; Tạo và huấn luyện mô hình dự đoán sử dụng học máy tự động (AutoML) cho việc tạo mẫu nhanh; Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số chính như chính xác, chính xác và nhớ lại; Thiết lập các mô hình huấn luyện như điểm cuối cho dự đoán thời gian thực; Hiểu các khái niệm MLOps cơ bản để giữ cho mô hình của bạn được cập nhật và giám sát trong sản xuất. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các nguyên tắc học máy cốt lõi trước khi hướng dẫn bạn qua hệ sinh thái đám mây. Bạn sẽ đọc các giải thích rõ ràng, từng bước về cách chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình và quản lý các nguồn lực đám mây một cách hiệu quả. Lớp học dựa trên văn bản này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu tham vọng và các chuyên gia IT muốn hiểu học máy dựa vào đám mây, không cần kinh nghiệm lập trình hoặc đám mờ trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng kỹ năng nền tảng của bạn trong học máy đám mây.