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コース概要
Azure Machine Learningの基礎
- AML機能とアーキテクチャの概要
- AML(Azure MLパイプライン)でのエンドツーエンドワークフローの概要
- Azure Machine Learning Studioのナビゲーション
データ準備とモデリング
- データ準備
- モデルの構築
- モデルの訓練とテスト
モデル評価と堅牢性
- MLモデルの検証指標
- 過学習の処理と予防
モデル管理と展開
- 訓練済みモデルの登録
- モデルイメージの作成
- モデルの展開
AzureでのOpenAI APIの基礎
- OpenAI APIの紹介
- APIの構成と認証
検索とアプリケーション統合
- Azure AI Searchを使用したドキュメント
- OpenAIモデルをアプリケーションに統合する方法
カスタマイズとプロダクション実践
- モデルの微調整/カスタマイズ
- プロダクションでの最善の実践
まとめと次のステップ
要求
- Pythonと基本的な機械学習概念の理解
- REST APIまたはSDKを使用した経験
- Azureサービスの基本的な知識
対象者
- データサイエンティストとMLエンジニア
- AI機能を構築するアプリケーション開発者
- テクニカルリードとソリューションアーキテクト
14 時間