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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