Descrizione
panoramica del corso:
Impare ad utilizzare soluzioni di Machine Learning su scala cloud con Azure Machine Learning. Questo corso illustra come sfruttare le conoscenze esistenti di Python e machine learning per gestire l'inserimento e la preparazione dei dati, la formazione e la distribuzione dei modelli e il monitoraggio delle soluzioni di apprendimento automatico in Microsoft Azure.
Destinatari
il corso è rivolto a:
Questo corso è progettato per i data scientist con conoscenze esistenti di Python e framework di apprendimento automatico come Scikit-Learn, PyTorch e Tensorflow, che desiderano creare e gestire soluzioni di apprendimento automatico nel cloud
Obiettivi
al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Effettuare il provisioning di un'area di lavoro di Azure Machine Learning
- Usare strumenti e codice per usare Azure Machine LearningUse tools and code to work with Azure Machine Learning
- Usare designer per eseguire il training di un modello di apprendimento automaticoUse designer to train a machine learning model
- Distribuire una pipeline di progettazione come servizioDeploy a Designer pipeline as a service
- Eseguire esperimenti basati su codice in un'area di lavoro di Azure Machine LearningRun code-based experiments in an Azure Machine Learning workspace
- Formare e registrare modelli di apprendimento automatico
- Creare e utilizzare datastore
- Creare e utilizzare set di dati
- Creare e utilizzare ambienti
- Creare e usare destinazioni di calcoloCreate and use compute targets
- Creare pipeline per automatizzare i flussi di lavoro di apprendimento automaticoCreate pipelines to automate machine learning workflows
- Pubblicare ed eseguire servizi pipeline
- Pubblicare un modello come servizio di inferenza in tempo realePublish a model as a real-time inference service
- Pubblicare un modello come servizio di inferenza batchPublish a model as a batch inference service
- Ottimizzare gli iperparametri per il training del modelloOptimize hyperparameters for model training
- Usare l'apprendimento automatico automatico per trovare il modello ottimale per i dati
- Genera spiegazioni del modello con l'apprendimento automatico automatizzato
- Usare gli strumenti di spiegazione per interpretare i modelli di apprendimento automaticoUse spiegatoers to interpret machine learning models
- Usare Application Insights per monitorare un modello pubblicatoUse Application Insights to monitor a published model
- Monitorare la data drift
Pre-requisiti
per partecipare al corso:
- Una conoscenza di base di Microsoft Azure
- Esperienza di scrittura di codice Python per lavorare con i dati, utilizzando librerie come Numpy, Pandas e Matplotlib.
- Comprensione dell'analisi scientifica dei dati; tra cui come preparare i dati e addestrare modelli di apprendimento automatico utilizzando librerie comuni di apprendimento automatico come Scikit-Learn, PyTorch o Tensorflow
Module 1: Introduction to Azure Machine Learning
- Getting Started with Azure Machine Learning
- Azure Machine Learning Tools
Module 2: No-Code Machine Learning with Designer
- Training Models with Designer
- Publishing Models with Designer
Module 3: Running Experiments and Training Models
- Introduction to Experiments
- Training and Registering Models
Module 4: Working with Data
- Working with Datastores
- Working with Datasets
Module 5: Compute Contexts
- Working with Environments
- Working with Compute Targets
Module 6: Orchestrating Operations with Pipelines
- Introduction to Pipelines
- Publishing and Running Pipelines
Module 7: Deploying and Consuming Models
- Real-time Inferencing
- Batch Inferencing
Module 8: Training Optimal Models
- Hyperparameter Tuning
- Automated Machine Learning
Module 9: Interpreting Models
- Introduction to Model Interpretation
- using Model Explainers
Module 10: Monitoring Models
- Monitoring Models with Application Insights
- Monitoring Data Drift
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