Azure Machine Learning: Model Eğitimi ve Deneyleri

Modern makine öğrenimi, sadece kod yazmaktan daha fazlasını gerektirir; en iyi performansı gösteren modelleri bulmak için sistematik deneyler, izleme ve değerlendirme gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, Azure Machine Learning kullanarak bulut tabanlı makine öğrenimi iş akışlarının temel kavramları boyunca size rehberlik eder. Manuel, izlenmeyen yerel eğitimden yapılandırılmış bulut deneylerine geçiş yapacaksınız. Açık açıklamaları okuyarak ve gerçek dünya kod parçacıklarını inceleyerek, model seçimini nasıl otomatikleştireceğinizi, deneyleri sistematik olarak nasıl izleyeceğinizi ve modellerinizin adil ve açıklanabilir olmasını nasıl sağlayacağınızı öğreneceksiniz. Öğrenecekleriniz: Temel bulut makine öğrenimi kavramlarını ve ortam kurulumunu anlayın; Optimal modelleri verimli bir şekilde keşfetmek için otomatik makine öğrenimi (AutoML) çalıştırmalarını yapılandırın; MLflow entegre not defterlerini kullanarak eğitim parametrelerini, metriklerini ve yapıtlarını izleyin; Sorumlu Yapay Zeka panosu ile model performansını ve adaletini analiz edin; Eğitilmiş modelleri dağıtın ve temel MLOps işlem hattı kavramlarını anlayın. Kurs, pratik kod incelemelerine geçmeden önce temel terminoloji ve çalışma alanı kurulumu ile başlar. Temel manuel çalıştırmalardan otomatik iş akışlarına ve model değerlendirmesine ilerleyeceksiniz. Bu kurs, bulut ML araçlarından yararlanmak isteyen başlangıç düzeyindeki veri bilimcileri, yazılım geliştiricileri ve analistler için tasarlanmıştır. Bulut platformları hakkında önceden deneyim gerekmez, ancak Python hakkında temel bir anlayış faydalıdır. Yapılandırılmış okuma ve pratik örneklerle bulut makine öğrenimi yolculuğunuza bugün başlayın.