Plan Szkolenia

Introduction

Overview of Azure Machine Learning (AML) Features and Architecture

Overview of an End-to-End Workflow in AML (Azure Machine Learning Pipelines)

Provisioning Virtual Machines in the Cloud

Scaling Considerations (CPUs, GPUs, and FPGAs)

Navigating Azure Machine Learning Studio

Preparing Data

Building a Model

Training and Testing a Model

Registering a Trained Model

Building a Model Image

Deploying a Model

Monitoring a Model in Production

Troubleshooting

Summary and Conclusion

Wymagania

  • An understanding of machine learning concepts.
  • Knowledge of cloud computing concepts.
  • A general understanding of containers (Docker) and orchestration (Kubernetes).
  • Python or R programming experience is helpful.
  • Experience working with a command line.

Audience

  • Data science engineers
  • DevOps engineers interested in machine learning model deployment
  • Infrastructure engineers interesting in machine learning model deployment
  • Software engineers wishing to automate the integration and deployment of machine learning features with their application
  21 godzin
 

Liczba uczestników


Data rozpoczęcia

Data zakończenia


Daty szkoleń są uzależnione od dostępności trenerów. Szkolenia standardowo odbywają się w godzinach od 09:00 do 16:00.
Szkolenia zdalne są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.

Opinie uczestników (2)

Szkolenia Powiązane

Powiązane Kategorie