Azure Eğitiminde Veri Bilimi Çözümü Tasarlama ve Uygulama başlıklı bu resmi Microsoft kursu (DP-100), katılımcılara Azure Machine Learning kullanarak bulut ölçeğinde makine öğrenimi çözümlerinin nasıl çalıştırılacağını öğretir. Katılımcılar, Microsoft Azure'da veri alımını ve hazırlığını, model eğitimini ve dağıtımını ve makine öğrenimi çözüm izlemeyi yönetmek için mevcut Python ve makine öğrenimi bilgilerinden nasıl yararlanacaklarını öğrenirler.
Hedefler:
Bir Azure Machine Learning çalışma alanı sağlayın ve veri, hesaplama, model eğitim kodu, günlüğe kaydedilen ölçümler ve eğitimli modeller gibi makine öğrenimi varlıklarını yönetmek için kullanmayı,
Çalışma alanlarındaki varlıklarla çalışmak için web tabanlı Azure Machine Learning stüdyo arabiriminin yanı sıra Azure Machine Learning SDK ve Visual Studio Code ve Jupyter Not Defterleri gibi geliştirici araçlarını kullanmayı,
Kod yazmadan makine öğrenimi modelleri oluşturmak için bir sürükle ve bırak arabirimi olan Tasarımcı aracını kullanmayı,0
Veri hazırlığı ve model eğitimini kapsayan bir eğitim hattı oluşturmayı,
Bir eğitim ardışık düzenini, yeni verilerden değerleri tahmin etmek için kullanılabilecek bir çıkarım işlem hattına dönüştürmeyi,
Çıkarım işlem hattını istemci uygulamalarının kullanması için bir hizmet olarak dağıtmayı,
Veri işleme ve model eğitim kodunu kapsayan deneyler yapın ve bunları makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanmayı
Topics:
Azure Machine Learning'e Giriş
Azure Machine Learning'e Başlarken
Azure Machine Learning Araçları
Tasarımcı ile Kodsuz Makine Öğrenimi
Tasarımcı ile Modelleri Eğitim
Tasarımcı ile Modelleri Yayınlama
Çalıştırma Deneyleri ve Eğitim Modelleri
Deneylere Giriş
Eğitim ve Modellerin Kaydedilmesi
Verilerle Çalışma
Veri Depolarıyla Çalışma
Veri Kümeleriyle Çalışma
Hesaplama Bağlamları
Ortamlarla Çalışma
Hesaplama Hedefleriyle Çalışma
Boru Hatları ile İşlemleri Düzenleme
Boru Hatlarına Giriş
Ardışık Düzenleri Yayınlama ve Çalıştırma
Modelleri Dağıtma ve Tüketme
Gerçek Zamanlı Çıkarım
Toplu Çıkarım
Optimal Modellerin Eğitimi
Hiperparametre Ayarı
Otomatik Makine Öğrenimi
Modelleri Yorumlama
Model Yorumuna Giriş
Model Açıklayıcıları kullanma
İzleme Modu
Uygulama Öngörüleri ile Modelleri İzleme
Veri Kaymasını İzleme
Diğer Eğitimler
Digital Vizyon
444 Eğitim Seti
