Kursplan
Introduktion
Översikt över Azure Machine Learning
- Vad är Azure Machine Learning?
- Funktioner i Azure Machine Learning
- Azure Machine Learning arkitektur
Förberedelse av Maskininlärningsmiljö
- Inställning av Azure Machine Learning-laborationsmiljö
Databearbetning
- Importering och packningsupp av data och datamängder
- Transformation och rensning av data
- Separering av träning och testdata
Klassificeringar och regressioner
- Skapande av binära och multibinära modeller
- Arbete med regressionsmodeller
- Justering av hyperparametrar och parametrar
- Implementering av prediktiv och påverkananalys
- Byggande av beslutsträd och beslutsskogar
Klästeranalys
- Implementering av klästeranalys
NLP
- Egenskaper och märkning av data
- Användning av textanalys
Rekommendationssystem
- Arbete med Matchbox Recommender modeller
Distribution
- Skapande, exponering och konsumtion av maskininlärningsmodellers webbtjänster
Sammanfattning och slutsats
Krav
- Erfarenhet av Azure molnplattformen
Målgrupp
- Datavetenskapsmän
Vittnesmål (5)
Det var mycket vi bad om – och en ganska balanserad mängd innehåll och övningar som täckte de olika profilerna för ingenjörerna i företaget som deltog.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Kurs - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Machine Translated
I've got to try out resources that I've never used before.
Daniel - INIT GmbH
Kurs - Architecting Microsoft Azure Solutions
The Exercises
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Kurs - Azure Machine Learning (AML)
mycket vänlig och hjälpsam
Aktar Hossain - Unit4
Kurs - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Machine Translated
The practical part, I was able to perform exercises and to test the Microsoft Azure features