Hyperparameter-Tuning mit Azure Machine Learning

Die richtigen Hyperparameter für Ihre Machine-Learning-Modelle zu finden, sollte kein Rätsel sein. Mit Cloud-Computing können Sie diesen Prozess effizient automatisieren und die leistungsstärksten Modellkonfigurationen finden. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Hyperparameter-Tuning-Jobs mit Azure Machine Learning einrichten, ausführen und analysieren. Sie erfahren, wie Sie Cloud-Ressourcen nutzen können, um die Modellgenauigkeit systematisch zu verbessern und Ihre Trainings-Workflows zu optimieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte von Hyperparametern, Suchräumen und Sampling-Methoden. - Konfigurieren und Ausführen von Sweep-Aufträgen in Azure Machine Learning mit modernen SDK-Mustern. - Wenden Sie Richtlinien für die vorzeitige Beendigung an, um Rechenzeit zu sparen und Cloud-Kosten zu kontrollieren. - Analysieren Sie die Trainingslaufmetriken, um das leistungsstärkste Modell zu identifizieren und auszuwählen. - Integrieren Sie Hyperparameter-Tuning in moderne Cloud-Machine-Learning-Pipelines. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen von Modellparametern und Tuning-Strategien, bevor Sie Schritt für Schritt durch schriftliche Erklärungen und praktische Code-Konfigurationen geführt werden. Dieser Kurs richtet sich an Data Scientists und Cloud-Entwickler, die ihre Machine-Learning-Workflows skalieren möchten. Es sind keine vorherigen Cloud-Erfahrungen erforderlich, aber eine grundlegende Vertrautheit mit Python ist hilfreich. Optimieren Sie Ihre Machine-Learning-Workflows noch heute mit Sweep-Jobs auf Cloud-Ebene.