Kurzusleírás
Bevezetés
Azure Machine Learning áttekintés
- Mi az Azure Machine Learning?
- Azure Machine Learning funkciók
- Azure Machine Learning architektúra
Gépes tanulás műveleteinek környezetének előkészítése
- Azure Machine Learning laboratóriumi környezet beállítása
Adatfeldolgozás
- Adatok és adathalmazok importálása és kicsomagolása
- Adatok transzformálása és tisztítása
- Tanítási és tesztadatok elkülönítése
Osztályozások és regressziók
- Bináris és multi-bináris modellek létrehozása
- Regressziós modellekkel való munkavégzés
- Hiperparaméterek és paraméterek finomítása
- Prediktív és hatásanalitika implementálása
- Döntésfák és döntéserdők építése
Csoportosítás
- Csoportanalízis implementálása
NLP
- Adatok jellemzőinek és címkéinek kezelése
- Szöveganalízis használata
Ajánló rendszerek
- Matchbox Ajánló modellekkel való munkavégzés
Telepítés
- Gépi tanulás modellek webes szolgáltatásainak létrehozása, megjelenítése és felhasználása
Összefoglalás és zárójelentés
Követelmények
- Azure felhőplatform tapasztalata
Célközönség
- Adat tudósok
Vélemények (5)
Nagyon megfelelő volt, amit kértem—és egyensúlyos mennyiségű tartalom és gyakorlatokat tartalmazott, amelyek a cégben részt vevő mérnökök különböző profiljait fedték le.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Kurzus - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Gépi fordítás
Kipróbálnom kell azokat a forrásokat, amiket még sosem használtam.
Daniel - INIT GmbH
Kurzus - Architecting Microsoft Azure Solutions
Gépi fordítás
A gyakorlatok
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Kurzus - Azure Machine Learning (AML)
Gépi fordítás
összhangosan barátságos és segítőkész
Aktar Hossain - Unit4
Kurzus - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Gépi fordítás
A gyakorlati részben tudtam feladatokat végezni és az Microsoft Azure funkcióit kipróbálni.
Alex Bela - Continental Automotive Romania SRL
Kurzus - Programming for IoT with Azure
Gépi fordítás