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コース概要
導入
Azure Machine Learning (AML) 機能とアーキテクチャの概要
AML のエンドツーエンド ワークフローの概要 (Azure Machine Learning パイプライン)
クラウドでの仮想マシンのプロビジョニング
スケーリングに関する考慮事項 (CPU、GPU、および FPGA)
Azure Machine Learning Studio の操作
データの準備
モデルの構築
モデルのトレーニングとテスト
トレーニング済みモデルの登録
モデルイメージの構築
モデルのデプロイ
実稼働環境でのモデルの監視
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- 機械学習の概念を理解していること 。
- クラウドコンピューティングの概念に関する知識 。
- コンテナ(Docker)とオーケストレーション(Kubernetes)の一般的な理解 。
- PythonまたはRプログラミングの経験があると便利です 。
- コマンドラインでの作業経験 。
観客
- データサイエンスエンジニア DevOps機械学習モデル導入に興味のあるエンジニア機械学習モデルのデプロイに興味があるインフラエンジニア機械学習機能のアプリケーションへの統合とデプロイを自動化したいソフトウェアエンジニア。
21 時間
お客様の声 (2)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
コース - Azure Machine Learning (AML)
The Exercises