Azure Machine Learning: Membina dan Mengurus Penyelesaian

Menskala pembelajaran mesin daripada buku nota tempatan kepada persekitaran awan yang teguh memerlukan set alat khusus dan aliran kerja automatik. Kursus ini menyediakan panduan asas untuk menggunakan Azure Machine Learning bagi mengurus keseluruhan kitaran hayat projek sains data. Anda akan belajar untuk menavigasi ekosistem awan, daripada pengambilan data awal hingga penggunaan akhir perkhidmatan ramalan. Anda akan memperoleh kemahiran yang diperlukan untuk memindahkan model daripada kod eksperimen kepada aset pengeluaran yang boleh dipercayai sambil mengekalkan kawalan penuh ke atas proses pembangunan. Kurikulum ini juga berfungsi sebagai sumber utama bagi mereka yang bersedia untuk pensijilan sains data profesional. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami seni bina teras ruang kerja pembelajaran mesin berasaskan awan - Mengkonfigurasi sumber pengkomputeran berskala dan storan data selamat untuk latihan model - Membangunkan eksperimen pembelajaran mesin dan saluran paip automatik menggunakan Python SDK - Menggunakan model terlatih sebagai titik akhir inferens sedia pengeluaran - Mengaplikasikan prinsip MLOps untuk versi, penjejakan, dan kebolehulangan - Memantau kesihatan model dan mengesan data drift dalam persekitaran langsung Kandungan bermula dengan definisi asas dan persediaan ruang kerja, berkembang melalui langkah-langkah praktikal melatih, mendaftar, dan mengoperasikan model dalam konteks perusahaan. Anda akan belajar melalui penjelasan bertulis yang jelas dan contoh berasaskan kod yang direka untuk aplikasi dunia sebenar. Kursus ini direka untuk pemula yang memasuki bidang sains data awan; walaupun pengetahuan asas Python membantu, tiada pengalaman terdahulu dengan platform awan diperlukan. Mulakan perjalanan anda ke dalam operasi pembelajaran mesin berasaskan awan hari ini.