Kurzusleírás
Bevezetés
Azure Machine Learning Áttekintés
- Mi az a Azure Machine Learning?
- Azure Gépi tanulási funkciók
- Azure Machine Learning architektúra
Az Machine Learning műveleti környezet előkészítése
- Azure Machine Learning laborkörnyezet beállítása
Adatfeldolgozás
- Adatok és adatkészletek importálása és kicsomagolása
- Adatok átalakítása és tisztítása
- Az edzésadatok és a tesztadatok elkülönítése
Osztályozások és regressziók
- Bináris és több bináris modellek készítése
- Munka regressziós modellekkel
- Hiperparaméterek és paraméterek hangolása
- Prediktív és hatáselemzés végrehajtása
- Döntési fák és döntési erdők építése
Klaszterezés
- Klaszterelemzés megvalósítása
NLP
- Jellemző és címkézési adatok
- Szövegelemzés használata
Recommender Systems
- Matchbox Recommender modellekkel való munka
Telepítés
- Gépi tanulási modell webszolgáltatások létrehozása, bemutatása és felhasználása
Összefoglalás, és következtetés
Követelmények
- Tapasztalat a Azure felhőplatformban
Közönség
- Adattudósok
Vélemények (5)
Nagyon is ezt kértük – és elég kiegyensúlyozott mennyiségű tartalom és gyakorlat, amely lefedte a részt vevő vállalat mérnökeinek különböző profiljait.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Kurzus - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Gépi fordítás
I've got to try out resources that I've never used before.
Daniel - INIT GmbH
Kurzus - Architecting Microsoft Azure Solutions
The Exercises
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Kurzus - Azure Machine Learning (AML)
nagyon barátságos és segítőkész
Aktar Hossain - Unit4
Kurzus - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Gépi fordítás
The practical part, I was able to perform exercises and to test the Microsoft Azure features