Addestramento di Modelli con Script in Azure Machine Learning

La transizione dei tuoi flussi di lavoro di machine learning dai notebook locali al cloud è un passo fondamentale per scalare i tuoi progetti di data science. Questo corso fornisce un percorso chiaro, passo dopo passo, per addestrare modelli programmaticamente utilizzando script nell'ambiente cloud. Lavorando attraverso questa guida testuale completa, passerai dall'addestramento manuale dei modelli alla scrittura di script strutturati e riproducibili che vengono eseguiti su risorse di calcolo cloud scalabili. Acquisirai solide basi nella gestione degli asset cloud e nell'automazione delle pipeline di addestramento. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura di base di Azure Machine Learning, gli spazi di lavoro e le risorse di calcolo; - Convertire codice Python sperimentale in script di addestramento strutturati e pronti per la produzione; - Configurare e inviare processi di addestramento utilizzando l'SDK moderno; - Tracciare automaticamente parametri, metriche e output utilizzando l'integrazione MLflow; - Gestire ambienti, dipendenze e asset di dati nel cloud; - Registrare e versionare i modelli addestrati per stabilire pratiche MLOps fondamentali. Iniziamo con la terminologia essenziale di ML cloud e la configurazione dello spazio di lavoro prima di immergerci nello sviluppo di script, nella configurazione dell'ambiente e nel tracciamento delle esecuzioni. Ogni concetto è rafforzato da spiegazioni scritte chiare e strutture di codice pratiche. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, sviluppatori e analisti che comprendono Python di base e desiderano apprendere l'addestramento di modelli basato su cloud. Non è richiesta alcuna esperienza cloud precedente. Inizia oggi il tuo viaggio nell'automazione del machine learning basata su cloud.