Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение
Преглед на Azure Machine Learning (AML) функции и архитектура
Общ преглед на работен процес от край до край в AML (Azure Machine Learning тръбопроводи)
Осигуряване на виртуални машини в облака
Съображения за мащабиране (CPU, GPUs и FPGA)
Навигация Azure Machine Learning Studio
Подготовка на данни
Изграждане на модел
Обучение и тестване на модел
Регистриране на обучен модел
Изграждане на образ на модел
Внедряване на модел
Мониторинг на модел в производството
Отстраняване на неизправности
Обобщение и заключение
Изисквания
- Разбиране на концепциите за машинно обучение.
- Познаване на концепциите за облачни изчисления.
- Общо разбиране на контейнерите (Docker) и оркестрацията (Kubernetes).
- Python или опитът в програмирането на R е полезен.
- Опит при работа с команден ред.
Публика
- Инженери по наука за данни
- DevOps инженери, интересуващи се от внедряване на модел за машинно обучение
- Инфраструктурните инженери се интересуват от внедряването на модели за машинно обучение
- Софтуерни инженери, желаещи да автоматизират интегрирането и внедряването на функции за машинно обучение със своето приложение
21 Часа
Oтзиви от потребители (2)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Курс - Azure Machine Learning (AML)
The Exercises