План на курса

Въведение

Обзор на характеристиките и архитектурата на Azure Machine Learning (AML)

Обзор на цял процес в AML (Azure Machine Learning Pipelines)

Определяне на Виртуални Машини в облака

Разширяване на възможностите (CPUs, GPUs и FPGAs)

Навигация в Azure Machine Learning Studio

Подготовка на данни

Създаване на модел

Обучение и тестване на модел

Регистриране на обучен модел

Създаване на изображение на модел

Разработване на модел

Мониторинг на модел в производство

Разрешаване на проблеми

Резюме и заключение

Изисквания

  • Разбиране в концепции на машинно обучение.
  • Познания в облачни изчислителни концепции.
  • Общо разбиране в контейнери (Docker) и оркестрация (Kubernetes).
  • Опит в програмиране с Python или R е полезен.
  • Опит в работа с команден ред.

Целева аудитория

  • Инженери по данни
  • Инженери DevOps, заинтересовани в развертането на модели на машинно обучение
  • Инженери на инфраструктура, заинтересовани в развертането на модели на машинно обучение
  • Софтуерни инженери, желаещи да автоматизират интеграцията и развертането на характеристики на машинно обучение в приложението си
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории