Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod
Přehled funkcí a architektury Azure Machine Learning (AML)
Přehled celkového pracovního postupu v AML (Azure Machine Learning Pipelines)
Nasazování virtuálních počítačů ve cloudu
Zvážení škálovacích aspektů (CPUs, GPUs a FPGAs)
Navigace v Azure Machine Learning Studio
Příprava dat
Vytváření modelu
Trénování a testování modelu
Registrace natrénovaného modelu
Vytváření obrázku modelu
Nasazování modelu
Monitorování modelu v produkčním prostředí
Řešení problémů (troubleshooting)
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Porozumění konceptům strojového učení.
- znalost pojmů cloudu.
- Obecná znalost kontejnerů (Docker) a orchestrace (Kubernetes).
- Zkušenosti s programováním v Pythonu nebo R jsou užitečné.
- Zkušenosti s prácí na příkazové řádce.
Cílová skupina
- Inženýři datové vědy
- DevOps inženýři zájemci o nasazení modelů strojového učení
- Infrastrukturové inženýři zajímající se o nasazení modelů strojového učení
- Software inženýři, kteří chtějí automatizovat integraci a nasazení funkcí strojového učení do svých aplikací
21 hodiny
Reference (2)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Kurz - Azure Machine Learning (AML)
The Exercises
