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課程簡介
介紹
Azure Machine Learning (AML) 功能和體系結構概述
AML 中的端到端工作流概述(Azure Machine Learning Pipelines)Overview of an End-to-End Workflow in AML (Azure Machine Learning Pipelines)
在雲中置備虛擬機
擴充注意事項(CPU、GPU 和 FPGA)
導航 Azure Machine Learning Studio
準備數據
構建模型
訓練和測試模型
註冊經過訓練的模型
構建模型映像
部署模型
監視生產中的模型
故障排除
總結和結論
最低要求
- 對機器學習概念的理解。
- 瞭解雲計算概念。
- 對容器 (Docker) 和編排 (Kubernetes) 有大致的瞭解。
- Python 或 R 程式設計經驗會有所説明。
- 具有使用命令行的經驗。
觀眾
- 數據科學工程師
- DevOps 對機器學習模型部署感興趣的工程師
- 對機器學習模型部署感興趣的基礎結構工程師
- 希望將機器學習功能與其應用程式自動集成和部署的軟體工程師
21 時間:
客戶評論 (2)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Course - Azure Machine Learning (AML)
The Exercises