Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
План на курса
Въведение
Преглед на Azure Machine Learning (AML) функции и архитектура
Общ преглед на работен процес от край до край в AML (тръбопроводи на Azure Machine Learning)
Осигуряване на виртуални машини в облака
Съображения за мащабиране (CPU, GPUs и FPGA)
Навигация в Azure Machine Learning Studio
Подготовка на данни
Изграждане на модел
Обучение и тестване на модел
Регистриране на обучен модел
Изграждане на образ на модел
Внедряване на модел
Мониторинг на модел в производството
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Разбиране на концепциите за машинно обучение.
- Познаване на концепциите за облачни изчисления.
- Общо разбиране за контейнери (Docker) и оркестрация (Kubernetes).
- Python или опитът в програмирането на R е полезен.
- Опит при работа с команден ред.
Публика
- Инженери по наука за данни
- DevOps инженери, интересуващи се от внедряване на модел за машинно обучение
- Инфраструктурните инженери се интересуват от внедряването на модели за машинно обучение
- Софтуерни инженери, желаещи да автоматизират интегрирането и внедряването на функции за машинно обучение със своето приложение
21 Hours
Oтзиви от потребители (2)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Course - Azure Machine Learning (AML)
The Exercises