Azure Machine Learning: Mô hình huấn luyện và thử nghiệm

Học máy hiện đại đòi hỏi nhiều hơn là viết mã; nó đòa hỏi thử nghiệm có hệ thống, theo dõi và đánh giá để tìm ra các mô hình hoạt động tốt nhất. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của các luồng công việc học máy dựa vào đám mây sử dụng Azure Machine Learning. Bạn sẽ chuyển từ huấn luyện thủ công, không theo dõi đến thí nghiệm đám mây có cấu trúc. Bằng cách đọc các giải thích rõ ràng và nghiên cứu các đoạn mã thế giới thực, bạn sẽ học cách tự động hóa việc lựa chọn mô hình, theo dõi các thí nghiệm một cách có hệ thống, và đảm bảo các mô hình của bạn là công bằng và giải thích được. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm học máy đám mây cơ bản và cài đặt môi trường; Cấu hình học máy tự động (AutoML) chạy để phát hiện mô hình tối ưu hiệu quả; Theo dõi các tham số huấn luyện, chỉ số và đồ tạo tác bằng cách sử dụng các cuốn sổ tích hợp MLflow; Phân tích hiệu suất và công bằng của mô hình với bảng điều khiển AI có trách nhiệm; Phân phối các mô hình huấn luyện và hiểu các khái niệm ống dẫn MLOps cơ bản. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và cài đặt không gian làm việc trước khi chuyển sang các bước thực hành mã cho đào tạo và theo dõi. Bạn sẽ tiến hành từ chạy thủ công cơ bản đến các luồng công việc tự động và đánh giá mô hình. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu mới, nhà phát triển phần mềm và các nhà phân tích tìm kiếm các công cụ ML đám mây. Không cần kinh nghiệm trước với các nền tảng đám mây, mặc dù hiểu biết cơ bản về Python là hữu ích. Bắt đầu hành trình học máy đám mây của bạn hôm nay thông qua đọc cấu trúc và ví dụ thực tế.