Schița de curs
Introducere
Prezentare generală a caracteristicilor și arhitecturii Azure Machine Learning (AML)
Prezentare generală a unui flux de lucru de la un capăt la altul în AML (Azure Machine Learning Pipelines)
Aprovizionarea cu mașini virtuale în cloud
Considerații privind scalarea (procesoare, GPUs și FPGA-uri)
Navigarea în Azure Machine Learning Studio
Pregătirea datelor
Crearea unui model
Instruirea și testarea unui model
Înregistrarea unui model instruit
Crearea unei imagini a modelului
Implementarea unui model
Monitorizarea unui model în producție
Rezolvarea problemelor
Rezumat și concluzie
Cerințe
- O înțelegere a conceptelor de învățare automată.
- Cunoașterea conceptelor de cloud computing.
- O înțelegere generală a containerelor (Docker) și a orchestrației (Kubernetes).
- Python sau experiența în programarea R este utilă.
- Experiență de lucru cu o linie de comandă.
Audiență
- Ingineri în domeniul științei datelor
- DevOps ingineri interesați de implementarea modelelor de învățare automată
- Ingineri de infrastructură interesați de implementarea modelelor de învățare automată
- ingineri software care doresc să automatizeze integrarea și implementarea funcțiilor de învățare automată cu aplicația lor
Mărturii (2)
Detaliile și stilul prezentării.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Curs - Azure Machine Learning (AML)
Tradus de catre o masina
Exercițiile
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Curs - Azure Machine Learning (AML)
Tradus de catre o masina