Plan Szkolenia
Wprowadzenie
Przegląd Azure Machine Learning
- Czym jest Azure Machine Learning?
- Funkcje uczenia maszynowego Azure
- Architektura Azure Machine Learning
Przygotowanie Machine Learning środowiska operacyjnego
- Konfigurowanie Azure Machine Learning środowiska laboratoryjnego
Przetwarzanie danych
- Importowanie i rozpakowywanie danych i zestawów danych
- Przekształcanie i czyszczenie danych
- Oddzielanie danych szkoleniowych i testowych
Klasyfikacje i regresje
- Tworzenie modeli binarnych i wielobinarnych
- Praca z modelami regresji
- Dostrajanie hiperparametrów i parametrów
- Wdrażanie analizy predykcyjnej i analizy wpływu
- Tworzenie drzew decyzyjnych i lasów decyzyjnych
Klasteryzacja
- Wdrażanie analizy klastrów
NLP
- Wyróżnianie i etykietowanie danych
- Korzystanie z analizy tekstu
Systemy rekomendacji
- Praca z modelami rekomendacji Matchbox
Wdrażanie
- Tworzenie, udostępnianie i korzystanie z usług sieciowych modeli uczenia maszynowego
Podsumowanie i wnioski
Wymagania
- Doświadczenie z platformą chmurową Azure
Uczestnicy
- Naukowcy zajmujący się danymi
Opinie uczestników (5)
To było dokładnie to, o co prosiliśmy — i całkiem zrównoważona ilość treści i ćwiczeń, które obejmowały różne profile inżynierów w firmie, która wzięła udział.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Szkolenie - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Przyswajalna forma klas
Marek - Uniwersytet Szczecinski
Szkolenie - AZ-104T00-A: Microsoft Azure Administrator
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Musięć spróbować zasobów, których nigdy wcześniej nie używałem.
Daniel - INIT GmbH
Szkolenie - Architecting Microsoft Azure Solutions
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Zadania
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Szkolenie - Azure Machine Learning (AML)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
bardzo przyjazny i pomocny
Aktar Hossain - Unit4
Szkolenie - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję