Schița de curs

Introducere

Prezentare a Funcțiilor și Arhitecturii Azure Machine Learning (AML)

Prezentare a unui Workflow de la Cap la Coadă în AML (Azure Machine Learning Pipelines)

Alocarea Mașinilor Virtuale în Cloud

Considerații despre Scalabilitate (CPU, GPU și FPGA)

Navigarea în Azure Machine Learning Studio

Prepararea Datelor

Construirea unui Model

Antrenamentul și Testarea unui Model

Înregistrarea unui Model Antrenat

Construirea unei Imagini pentru Model

Implementarea unui Model

Monitorizarea unui Model în Productie

Depanarea Problemelor

Rezumat și Concluzii

Cerințe

  • O înțelegere a conceptelor de machine learning.
  • Cunoștințe despre conceptele de cloud computing.
  • O înțelegere generală a containerelor (Docker) și orchestrării (Kubernetes).
  • Experiența de programare în Python sau R este utilă.
  • Experiență în lucrul cu linia de comandă.

Audiență

  • Ingineri de știința datelor
  • Ingineri DevOps interesați de implementarea modelurilor de machine learning
  • Ingineri de infrastructură interesați de implementarea modelurilor de machine learning
  • Ingineri software care doresc să automateze integrarea și implementarea funcțiilor de machine learning cu aplicațiile lor
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Upcoming Courses

Categorii înrudite