Azure Machine Learning ist eine Cloud-Plattform zum Trainieren, Bereitstellen, Verwalten und Überwachen von Machine Learning-Modellen. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie das Azure Machine Learning Python SDK verwenden, um unternehmenstaugliche ML-Lösungen zu erstellen und zu verwalten. Dies ist der dritte Kurs eines fünfteiligen Programms, das Sie darauf vorbereitet, die DP-100: Designing and Implementing a Data Science Solution on AzureZertifizierungsprüfung vorbereiten. Die Zertifizierungsprüfung ist eine Gelegenheit, Ihr Wissen und Ihre Erfahrung beim Betrieb von maschinellen Lernlösungen im Cloud-Maßstab mit Azure Machine Learning unter Beweis zu stellen. In dieser Spezialisierung lernen Sie, Ihre vorhandenen Kenntnisse in Python und maschinellem Lernen zu nutzen, um die Datenaufnahme und -aufbereitung, die Modellschulung und -bereitstellung sowie die Überwachung von maschinellen Lernlösungen in Microsoft Azure zu verwalten. Jeder Kurs vermittelt Ihnen die Konzepte und Fähigkeiten, die in der Prüfung geprüft werden.
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Erstellen und Betreiben von Machine Learning-Lösungen mit Azure
Dieser Kurs ist Teil von Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Prüfungsvorbereitung (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Microsoft
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(58 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Lernen Sie, wie Sie mit dem Azure Machine Learning Python SDK unternehmenstaugliche ML-Lösungen erstellen und verwalten können
Arbeiten mit Daten und Computern in Azure Machine Learning
Verwenden Sie das Azure Machine Learning SDK, um ein Modell zu trainieren. Modelle auswählen und sensible Daten schützen
Orchestrieren Sie Pipelines und stellen Sie maschinelle Lerndienste in Echtzeit mit Azure Machine Learning bereit
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Modellierung
- Kategorie: Microsoft Azure
- Kategorie: Datensicherheit
- Kategorie: Maschinelles Lernen
Wichtige Details
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12 Quizzes, 23 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Maschinelles Lernen
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Microsoft zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Azure Machine Learning bietet eine Cloud-basierte Plattform zum Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von Machine Learning-Modellen. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie einen Azure Machine Learning-Arbeitsbereich einrichten. Sie werden Tools und Schnittstellen verwenden, um mit Azure Machine Learning zu arbeiten und codebasierte Experimente in einem Azure Machine Learning-Arbeitsbereich auszuführen. Schließlich lernen Sie, wie Sie mit Azure Machine Learning ein Modell trainieren und in einem Arbeitsbereich registrieren.
Das ist alles enthalten
8 Videos9 Lektüren4 Quizzes2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Daten sind die Grundlage des maschinellen Lernens. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie mit Datenspeichern und Datensätzen in Azure Machine Learning arbeiten und so skalierbare, Cloud-basierte Modelltrainingslösungen erstellen können. Außerdem lernen Sie, wie Sie Cloud Compute in Azure Machine Learning nutzen können, um Trainingsexperimente in großem Umfang durchzuführen.
Das ist alles enthalten
8 Videos9 Lektüren1 Quiz4 Aufgaben
Die Orchestrierung von Machine Learning-Trainings mit Pipelines ist ein Schlüsselelement von DevOps für Machine Learning. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Pipelines zum Trainieren von Modellen in Azure Machine Learning erstellen, veröffentlichen und ausführen. Außerdem lernen Sie, wie Sie ML-Modelle mit dem Azure Machine Learning Service registrieren und bereitstellen.
Das ist alles enthalten
7 Videos10 Lektüren3 Quizzes2 Aufgaben
Modelle für maschinelles Lernen werden häufig verwendet, um Vorhersagen aus einer großen Anzahl von Beobachtungen in einem Batch-Prozess zu erstellen. Zu diesem Zweck verwenden Sie Azure Machine Learning, um eine Batch-Inferenzpipeline zu veröffentlichen. Sie werden auch Cloud-Experimente nutzen, um optimale Hyperparameterwerte für das Modelltraining zu wählen.
Das ist alles enthalten
6 Videos6 Lektüren4 Quizzes1 Aufgabe
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie automatisiertes maschinelles Lernen in Azure Machine Learning nutzen können, um das beste Modell für Ihre Daten zu finden. Sie erfahren, wie der differenzierte Datenschutz ein führender Ansatz ist, der nützliche Analysen ermöglicht und gleichzeitig individuell identifizierbare Datenwerte schützt. Außerdem lernen Sie die Faktoren kennen, die die Vorhersagen der Modelle beeinflussen.
Das ist alles enthalten
13 Videos8 Lektüren7 Aufgaben
Modelle für maschinelles Lernen können oft ungewollte Verzerrungen enthalten, die zu Unfairness führen. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Fairlearn und Azure Machine Learning nutzen können, um Unfairness in Ihren Modellen zu erkennen und abzuschwächen. Sie lernen, wie Sie Telemetrie verwenden, um zu verstehen, wie ein maschinelles Lernmodell genutzt wird, nachdem es in der Produktion eingesetzt wurde. Schließlich lernen Sie, wie Sie die Datenabweichung überwachen, um sicherzustellen, dass Ihr Modell weiterhin genaue Vorhersagen macht.
Das ist alles enthalten
13 Videos8 Lektüren7 Aufgaben1 Diskussionsthema
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Häufig gestellte Fragen
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