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.
课程大纲
介绍
Azure Machine Learning (AML) 功能和体系结构概述
AML 中的端到端工作流概述(Azure Machine Learning Pipelines)Overview of an End-to-End Workflow in AML (Azure Machine Learning Pipelines)
在云中置备虚拟机
扩展注意事项(CPU、GPU 和 FPGA)
导航 Azure Machine Learning Studio
准备数据
构建模型
训练和测试模型
注册经过训练的模型
构建模型映像
部署模型
监视生产中的模型
故障 排除
总结和结论
要求
- 对机器学习概念的理解。
- 了解云计算概念。
- 对容器 (Docker) 和编排 (Kubernetes) 有大致的了解。
- Python 或 R 编程经验会有所帮助。
- 具有使用命令行的经验。
观众
- 数据科学工程师
- DevOps 对机器学习模型部署感兴趣的工程师
- 对机器学习模型部署感兴趣的基础结构工程师
- 希望将机器学习功能与其应用程序自动集成和部署的软件工程师
21 小时
客户评论 (2)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
课程 - Azure Machine Learning (AML)
The Exercises