コース概要

導入

Azure Machine Learning 概要

  • AzureMachine Learningとは何ですか?
  • Azure 機械学習機能
  • Azure Machine Learning アーキテクチャ

Machine Learning動作環境の準備

  • Azure Machine Learning ラボ環境をセットアップしています

情報処理

  • データとデータセットのインポートと解凍
  • データの変換とクリーニング
  • トレーニングデータとテストデータを分離する

分類と回帰

  • バイナリおよびマルチバイナリ モデルの作成
  • 回帰モデルの操作
  • ハイパーパラメータとパラメータの調整
  • 予測分析と影響分析の実装
  • デシジョン ツリーとデシジョン フォレストの構築

クラスタリング

  • クラスター分析の実装

NLP

  • データの特徴付けとラベル付け
  • テキスト分析の使用

推薦システム

  • Matchbox Recommender モデルの操作

導入

  • 機械学習モデル Web サービスの作成、公開、利用

要約と結論

要求

  • Azureクラウドプラットフォームの経験

観客

  • データサイエンティスト
  14 時間
 

参加者の人数


開始

完了


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

関連コース

Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)

  21 時間

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