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课程大纲
介绍
Azure Machine Learning (AML) 功能与架构概述
AML 中的端到端工作流概述(Azure Machine Learning 管道)
在云中配置虚拟机
扩展考虑因素(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
注册训练好的模型
构建模型镜像
部署模型
在生产环境中监控模型
故障排除
总结与结论
要求
- 了解机器学习概念。
- 具备云计算概念的知识。
- 对容器(Docker)和编排(Kubernetes)有基本了解。
- 有Python或R编程经验者优先。
- 有命令行操作经验。
受众
- 数据科学工程师
- 对机器学习模型部署感兴趣的DevOps工程师
- 对机器学习模型部署感兴趣的基础设施工程师
- 希望自动化集成和部署机器学习功能的软件工程师
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