План на курса
Въведение
Azure Machine Learning Общ преглед
- Какво е Azure Machine Learning?
- Azure Функции за машинно обучение
- Azure Machine Learning архитектура
Подготовка на Machine Learning оперативната среда
- Настройване на Azure Machine Learning лабораторна среда
Обработка на данни
- Импортиране и разархивиране на данни и набори от данни
- Трансформиране и почистване на данни
- Разделяне на данни за обучение и данни за тестове
Класификации и регресии
- Създаване на двоични и мулти-двоични модели
- Работа с регресионни модели
- Настройка на хиперпараметри и параметри
- Прилагане на прогнозен анализ и анализ на въздействието
- Изграждане на дървета на решения и гори на решения
Клъстеризиране
- Прилагане на клъстерен анализ
НЛП
- Данни за представяне и етикетиране
- Използване на анализ на текст
Системи за препоръчване
- Работа с модели на Matchbox Recommender
Разгръщане
- Създаване, излагане и използване на уеб услуги за модел на машинно обучение
Обобщение и заключение
Изисквания
- Опит с облачната платформа Azure.
Публика
- Учени по данни
Oтзиви от потребители (5)
До голяма степен поискахме – и доста балансирано количество съдържание и упражнения, които покриваха различните профили на инженерите в компанията, които участваха.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Курс - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Машинен превод
I've got to try out resources that I've never used before.
Daniel - INIT GmbH
Курс - Architecting Microsoft Azure Solutions
The Exercises
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Курс - Azure Machine Learning (AML)
много приятелски настроен и полезен
Aktar Hossain - Unit4
Курс - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Машинен превод
The practical part, I was able to perform exercises and to test the Microsoft Azure features