Azure Machine Learning: अपना पहला प्रोजेक्ट बनाएं और डिप्लॉय करें

स्थानीय मशीन लर्निंग प्रयोगों से स्केलेबल क्लाउड डिप्लॉयमेंट में बदलाव करना कठिन लग सकता है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको क्लाउड में मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो बनाने, प्रबंधित करने और प्रकाशित करने की प्रक्रिया के माध्यम से चरण-दर-चरण मार्गदर्शन करता है। आप बुनियादी स्थानीय स्क्रिप्ट लिखने से लेकर Azure पर पूर्ण-लाइफसाइकिल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के प्रबंधन तक का सफर तय करेंगे। कोर अवधारणाओं की खोज करके और लिखित वॉकथ्रू के साथ अभ्यास करके, आप क्लाउड वातावरण को कॉन्फ़िगर करने, डेटासेट पंजीकृत करने, मॉडल को ट्रेन करने और उन्हें प्रोडक्शन-रेडी एंडपॉइंट्स के रूप में प्रस्तुत करने का आत्मविश्वास प्राप्त करेंगे। आप क्या सीखेंगे: • बुनियादी क्लाउड मशीन लर्निंग अवधारणाओं और शब्दावली को समझें; • Azure Machine Learning वर्कस्पेस, कंप्यूट इंस्टेंस और एनवायरनमेंट को कॉन्फ़िगर करें; • पुनरुत्पादक (reproducible) ट्रेनिंग रन के लिए डेटा एसेट्स को प्रबंधित करें और डेटासेट पंजीकृत करें; • आधुनिक MLflow एकीकरण का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को ट्रेन और ट्रैक करें; • एप्लिकेशन के लिए वास्तविक समय (real-time) इन्फरेंस एंडपॉइंट के रूप में प्रशिक्षित मॉडल डिप्लॉय करें; • अपने क्लाउड डिप्लॉयमेंट की निगरानी और अपडेट करने के लिए बुनियादी MLOps प्रथाओं को लागू करें। कोर्स आवश्यक शब्दावली और वर्कस्पेस सेटअप के साथ शुरू होता है, इसके बाद डेटा की तैयारी, मॉडल ट्रेनिंग और डिप्लॉयमेंट रणनीतियों की ओर बढ़ता है। आप विस्तृत व्याख्याएं पढ़ेंगे और क्लाउड आर्किटेक्चर को समझने में आसान बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए स्ट्रक्चर्ड कोड स्निपेट्स का अध्ययन करेंगे। यह कोर्स उन महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों, डेवलपर्स और शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग सीखना चाहते हैं। क्लाउड प्लेटफॉर्म के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि Python की बुनियादी समझ होना मददगार होगा। अपने पहले क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट को बनाने और प्रकाशित करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।