Esecuzione e monitoraggio dei processi in Azure Machine Learning

Azure Machine Learning offre una piattaforma solida per orchestrare queste attività in modo efficiente, ma iniziare a usare i processi basati sul cloud può risultare difficile.Azure Machine learning provides a robust platform for orchestrating these tasks efficiently, but getting started with cloud-based jobs can feel overwhelming. Questo corso basato su testo ti guiderà dai concetti fondamentali del cloud computing all'esecuzione e al monitoraggio delle tue esecuzioni di apprendimento automatico. Imparerai a utilizzare l'interfaccia a riga di comando di Azure per automatizzare i carichi di lavoro, gestire gli input e gli output dei dati e stabilire le pratiche di base di MLOps senza fare affidamento su interfacce grafiche complesse. Comprendere i concetti fondamentali e la terminologia chiave dell'apprendimento automatico nel cloud. 2. Configurare e inviare processi di apprendimento automatici usando l'interfaccia della riga di comando di Azure. 3. Gestire input e output dei processi per gestire i dati di formazione in modo sicuro nel Cloud. Applicare i principi di base di MLOps per rendere riproducibili le esecuzioni di allenamento. 6.Risolvere i comuni errori di esecuzione utilizzando i file di registro scritti. Inizierai esplorando le definizioni di base e i requisiti di configurazione prima di passare alla scrittura dei file di configurazioni e all'esecuzione dei lavori. Il corso si conclude con una guida pratica sul monitoraggio delle esecuzioni e sulla gestione degli asset di dati per flussi di lavoro di machine learning riproducibili. Progettato per i data scientist principianti, gli appassionati di apprendimento automatico e i professionisti del cloud che non conoscono Azure Machine Learning, questo corso non richiede alcuna esperienza precedente nel cloud, anche se è utile una conoscenza di base di Python.