In diesem projektbasierten Kurs werden Sie eine durchgängige Pipeline für Maschinelles Lernen in Azure ML Studio aufbauen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben! Dieser Kurs verwendet den Datensatz Adult Income Census, um ein Modell zur Vorhersage des Einkommens einer Person zu trainieren. Es sagt voraus, ob das Jahreseinkommen einer Person größer oder kleiner als 50.000 $ ist. Der in diesem Projekt verwendete Schätzer ist ein Two-Class Boosted Entscheidungsbaum-Klassifikator. Einige der Merkmale, die zum Trainieren des Modells verwendet werden, sind Alter, Bildung, Beruf, usw. Sobald Sie das Modell anhand der Testdaten bewertet und ausgewertet haben, stellen Sie das trainierte Modell als Azure Maschinelles Lernen Webservice bereit. In knapp einer Stunde werden Sie in der Lage sein, neue Daten an die Webservice-API zu senden und die daraus resultierenden Vorhersagen zu erhalten. Dies ist der zweite Kurs in dieser Reihe zur Erstellung von Anwendungen für Maschinelles Lernen mit Azure Maschinelles Lernen Studio. Ich empfehle Ihnen dringend, den ersten Kurs zu besuchen, bevor Sie fortfahren. Er enthält Anweisungen zur Einrichtung Ihres Azure ML-Kontos mit einem kostenlosen Guthaben im Wert von $200, damit Sie mit Ihren Experimenten beginnen können!
Pipelines für maschinelles Lernen mit Azure ML Studio
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Pipelines für maschinelles Lernen mit Azure ML Studio
Dozent: Snehan Kekre
59.276 bereits angemeldet
Bei enthalten
(828 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Vorverarbeitung der Daten mit geeigneten Modulen
Trainieren und Bewerten eines Boosting Entscheidungsbaum Modells auf Azure ML Studio
Erstellen von Scoring- und Vorhersage-Experimenten
Bereitstellung des trainierten Modells als Azure-Webservice
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Cloud Deployment
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Data Analysis
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Classification Algorithms
- Kategorie: Microsoft Azure
- Kategorie: No-Code Development
- Kategorie: Model Deployment
Wichtige Details
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Nur als Desktop-Version verfügbar
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- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Einführung und Projektübersicht
Datenbereinigung
Bilanzierung von Klassenungleichgewichten
Training eines Zwei-Klassen-Boosted-Entscheidungsbaummodells und Abstimmung der Hyperparameter
Bewertung und Evaluierung der Modelle
Veröffentlichung des trainierten Modells als Webdienst für die Inferenz
Empfohlene Erfahrung
Grundlegendes Verständnis der Workflows des Maschinellen Lernens.
8 Projektbilder
Dozent
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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- 1 star
2,77 %
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Geprüft am 12. Sep. 2020
class was understandable.simple and helpedthank you for this course
Geprüft am 16. Sep. 2020
Vvery good course jjkkkmmnmmmkjjjbgvfffddďdddddxxccxxxçxxxxxxxxxxxxdddrr5ygvvgg
Geprüft am 15. Aug. 2021
It was an excellent learning from a novice like me in the last part of the project I got lagged but the rest I learned thank you i hope i can attend more projects like this to gain more experience
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