Kursplan
Introduksjon
Oversikt over Azure Machine Learning
- Hva er Azure Machine Learning?
- Funksjoner i Azure Machine Learning
- Arkitektur for Azure Machine Learning
Forberedelse av miljø for Machine Learning-operasjoner
- Oppsett av Azure Machine Learning-labmiljø
Databehandling
- Importering og pakking ut av data og datasett
- Transformering og rensing av data
- Separering av treningsdata og testdata
Klassifisering og regressjon
- Oppretting av binære og multi-binære modeller
- Arbeid med regressjonsmodeller
- Justering av hyperparametre og parametre
- Implementering av prediktiv og påvirkningsanalyse
- Bygging av beslutningstrær og beslutningsskoger
Klustrering
- Implementering av klusteranalyse
NLP
- Egenskaper og merking av data
- Bruk av tekstanalyse
Anbefalingsystemer
- Arbeid med Matchbox Anbefalingsmodeller
Utplasserings
- Oppretting, eksponering og forbruk av maskinlæring modell webtjenester
Oppsummering og konklusjon
Krav
- Erfaring med Azure cloud-plattformen
Målgruppe
- Data Scientists
Referanser (5)
Det var veldig mye vi ba om – og en ganske balansert mengde innhold og øvelser som dekket de ulike profilene til ingeniørene i selskapet som deltok.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Kurs - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Maskinoversatt
I've got to try out resources that I've never used before.
Daniel - INIT GmbH
Kurs - Architecting Microsoft Azure Solutions
The Exercises
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Kurs - Azure Machine Learning (AML)
veldig vennlige og hjelpsomme
Aktar Hossain - Unit4
Kurs - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Maskinoversatt
The practical part, I was able to perform exercises and to test the Microsoft Azure features