Kursüberblick
Erfahren Sie, wie Sie mit Azure Machine Learning Lösungen für maschinelles Lernen im Cloudmaßstab betreiben. In diesem Kurs lernen Sie, Ihr vorhandenes Wissen über Python und maschinelles Lernen zu nutzen, um die Datenerfassung und -vorbereitung, das Modelltraining und die Bereitstellung sowie die Überwachung von Lösungen für maschinelles Lernen mit Azure Machine Learning und MLflow zu verwalten.
Kursinhalt
Modul 1: Erste Schritte mit Azure Machine Learning
Lektionen:
- Einführung in Azure Machine Learning
- Arbeiten mit Azure Machine Learning
Modul 2: Visuelle Tools für maschinelles Lernen
Lektionen:
- Automatisiertes maschinelles Lernen
- Azure Machine Learning-Designer
Modul 3: Laufende Experimente und Trainingsmodelle
Lektionen:
- Einführung in Experimente
- Modelle trainieren und registrieren
Modul 4: Arbeiten mit Daten
Lektionen:
- Arbeiten mit Datenspeichern
- Arbeiten mit Datensätzen
Modul 5: Arbeiten mit Compute
Lektionen:
- Umgebungen
- Ziele berechnen
Modul 6: Orchestrieren von Workflows für maschinelles Lernen
Lektionen:
- Einführung in Pipelines
- Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines
Modul 7: Bereitstellen und Verwenden von Modellen
Lektionen:
- Real-time Inferencing
- Batch Inferencing
- Continuous Integration und Delivery
Modul 8: Training optimaler Modelle
Lektionen:
- Hyperparameter Tuning
- Automated Machine Learning
Modul 9: Verantwortliches maschinelles Lernen
Lektionen:
- Differenzierte Privatsphäre
- Modellinterpretierbarkeit
- Gerechtigkeit
Modul 10: Überwachungsmodelle
Lektionen:
- Überwachen von Modellen mit Application Insights
- Überwachung von Datendrift
DP-100T01: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure
Erfahrungsbericht
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