Azure Machine Learning: Modelltraining und -experimentieren

Modernes maschinelles Lernen erfordert mehr als nur das Schreiben von Code. Es erfordern systematische Experimente, Nachverfolgung und Auswertung, um die leistungsstärksten Modelle zu finden. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die Kernkonzepte cloudbasierter Machine-Learning-Workflows mit Azure Machine Learning. Sie werden von manuellen, nicht verfolgten lokalen Schulungen zu strukturierten Cloud-Experimenten übergehen. Durch das Lesen klarer Erklärungen und das Studium von Code-Snippets aus der Praxis lernen Sie, wie Sie die Modellauswahl automatisieren, Experimente systematisch verfolgen und sicherstellen, dass Ihre Modelle fair und erklärbar sind. Was Sie lernen werden: Verstehen Sie grundlegende Cloud-Machine-Learning-Konzepte und Umgebungseinrichtung; Konfigurieren Sie automatisierte Machine Learning (AutoML) -Ausführungen, um optimale Modelle effizient zu ermitteln; Verfolgen Sie Trainingsparameter, Metriken und Artefakte mit MLflow-integrierten Notizbüchern; Analysieren Sie Modellleistung und Fairness mit dem Responsible AI-Dashboard; Bereitstellen trainierter Modelle und Verstehen der grundlegenden MLOps-Pipelinekonzepte. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und der Einrichtung des Arbeitsbereichs, bevor praktische Code-Walkthroughs für Training und Tracking folgen. Sie werden von einfachen manuellen Durchläufen zu automatisierten Workflows und Modellauswertungen übergehen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich mit Datenwissenschaften, Softwareentwicklung und Analyse beschäftigen und Cloud-ML-Tools nutzen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit Cloud-Plattformen erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Python ist hilfreich. Starten Sie Ihre Cloud Machine Learning-Reise noch heute mit strukturiertem Lesen und praktischen Beispielen.