Schița de curs
Introducere
Azure Machine Learning Prezentare generală
- Ce este Azure Machine Learning?
- Azure Caracteristicile învățării automate
- Azure Machine Learning arhitectură
Pregătirea mediului Machine Learning de operațiuni
- Configurarea Azure Machine Learning mediului de laborator
Prelucrarea datelor
- Importarea și dezarhivarea datelor și a seturilor de date
- Transformarea și curățarea datelor
- Separarea datelor de instruire și a datelor de testare
Clasificări și regresii
- Crearea de modele binare și multibinare
- Lucrul cu modele de regresie
- Reglarea hiperparametrilor și a parametrilor
- Implementarea analizelor predictive și de impact
- Construirea arborilor și pădurilor decizionale
Clustering
- Implementarea analizei cluster
NLP
- Caracterizarea și etichetarea datelor
- Utilizarea analizei textului
Sisteme de recomandare
- Lucrul cu modelele Matchbox Recommender
Implementare
- Crearea, expunerea și consumarea serviciilor web de modele de învățare automată
Rezumat și concluzie
Cerințe
- Experiență cu platforma cloud Azure
Audiență
- Cercetători de date
Mărturii (5)
A fost foarte mult ceea ce am cerut – și o cantitate destul de echilibrată de conținut și exerciții care au acoperit diferitele profiluri ale inginerilor din companie care au participat.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Curs - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Tradus de catre o masina
I've got to try out resources that I've never used before.
Daniel - INIT GmbH
Curs - Architecting Microsoft Azure Solutions
The Exercises
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Curs - Azure Machine Learning (AML)
foarte prietenos și de ajutor
Aktar Hossain - Unit4
Curs - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Tradus de catre o masina
The practical part, I was able to perform exercises and to test the Microsoft Azure features