Azure Machine Learning est une plateforme cloud pour la formation, le déploiement, la gestion et la surveillance des modèles d'apprentissage automatique. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser le SDK Azure Machine Learning Python pour créer et gérer des solutions d'apprentissage automatique prêtes pour l'entreprise. Il s'agit du troisième cours d'un programme de cinq cours qui vous prépare à passer l'examen de certification DP-100, Conception et mise en œuvre d'une solution de science des données sur Azure : L'examen de certification est l'occasion de prouver vos connaissances et votre expertise dans l'exploitation de solutions d'apprentissage automatique à l'échelle du nuage à l'aide d'Azure Machine Learning. Cette spécialisation vous apprend à tirer parti de vos connaissances existantes en Python et en apprentissage automatique pour gérer l'ingestion et la préparation des données, l'entraînement et le déploiement des modèles, ainsi que la surveillance des solutions d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure. Chaque cours vous enseigne les concepts et les compétences qui sont mesurés par l'examen.
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Créez et exploitez des solutions d'apprentissage automatique avec Azure
Ce cours fait partie de Préparation à l'examen Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Certificat Professionnel
Instructeur : Microsoft
8 284 déjà inscrits
Inclus avec
(58 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Apprenez à utiliser le SDK Azure Machine Learning Python pour créer et gérer des solutions de ML prêtes pour l'entreprise
Travailler avec des données et des ordinateurs dans Azure Machine Learning
Utilisez le SDK Azure Machine Learning pour former un modèle. Sélectionnez des modèles et protégez les données sensibles
Orchestrez des pipelines et déployez des services d'apprentissage automatique en temps réel avec Azure Machine Learning
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modélisation
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Sécurité des données
- Catégorie : Apprentissage automatique
Détails à connaître
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12 quizzes, 23 devoirs
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Élaborez votre expertise en Apprentissage automatique
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Microsoft
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Il y a 6 modules dans ce cours
Azure Machine Learning fournit une plateforme basée sur le cloud pour la formation, le déploiement et la gestion des modèles d'apprentissage automatique. Dans ce module, vous apprendrez à provisionner un espace de travail Azure Machine Learning. Vous utiliserez des outils et des interfaces pour travailler avec Azure Machine Learning et exécuter des expériences basées sur le code dans un espace de travail Azure Machine Learning. Enfin, vous apprendrez à utiliser Azure Machine Learning pour former un modèle et l'enregistrer dans un espace de travail.
Inclus
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Les données sont la base de l'apprentissage automatique. Dans ce module, vous apprendrez à travailler avec des magasins de données et des ensembles de données dans Azure Machine Learning, ce qui vous permettra de construire des solutions de formation de modèles évolutives et basées sur le cloud. Vous apprendrez également à utiliser le cloud compute dans Azure Machine Learning pour exécuter des expériences de formation à grande échelle.
Inclus
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L'orchestration de la formation à l'apprentissage automatique avec des pipelines est un élément clé de DevOps pour l'apprentissage automatique. Dans ce module, vous apprendrez à créer, publier et exécuter des pipelines pour former des modèles dans Azure Machine Learning. Vous apprendrez également à enregistrer et à déployer des modèles ML avec le service Azure Machine Learning.
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7 vidéos10 lectures3 quizzes2 devoirs
Les modèles d'apprentissage automatique sont souvent utilisés pour générer des prédictions à partir d'un grand nombre d'observations dans le cadre d'un processus par lots. Pour ce faire, vous utiliserez Azure Machine Learning pour publier un pipeline d'inférence par lots. Vous tirerez également parti d'expériences à l'échelle du nuage pour choisir les valeurs optimales des hyperparamètres pour l'apprentissage du modèle.
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Dans ce module, vous apprendrez à utiliser l'apprentissage automatique dans Azure Machine Learning pour trouver le meilleur modèle pour vos données. Vous apprendrez comment la confidentialité différentielle est une approche de pointe qui permet une analyse utile tout en protégeant les valeurs des données individuellement identifiables. Vous découvrirez également les facteurs qui influencent les prédictions des modèles.
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Les modèles d'apprentissage automatique peuvent souvent encapsuler des biais involontaires qui se traduisent par des injustices. Dans ce module, vous apprendrez à utiliser Fairlearn et Azure Machine Learning pour détecter et atténuer l'injustice dans vos modèles. Vous apprendrez à utiliser la télémétrie pour comprendre comment un modèle d'apprentissage automatique est utilisé une fois qu'il a été déployé en production. Enfin, vous apprendrez à surveiller la dérive des données pour vous assurer que votre modèle continue à prédire avec précision.
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