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Programa del Curso
Introducción
Descripción general de las características y la arquitectura de Azure Machine Learning (AML)
Descripción general de un flujo de trabajo de extremo a extremo en AML (Azure Machine Learning canalizaciones)
Aprovisionamiento de máquinas virtuales en la nube
Consideraciones de escalado (CPU, GPU y FPGA)
Navegando Azure Machine Learning Studio
Preparación de datos
Construcción de un modelo
Entrenamiento y prueba de un modelo
Registro de un modelo entrenado
Creación de una imagen de modelo
Implementación de un modelo
Supervisión de un modelo en producción
Solución de problemas
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático.
- Conocimiento de los conceptos de computación en la nube.
- Conocimientos generales de los contenedores (Docker) y la orquestación (Kubernetes).
- Python o la experiencia en programación en R es útil.
- Experiencia trabajando con una línea de comandos.
Audiencia
- Ingenieros de ciencia de datos
- DevOps Ingenieros interesados en la implementación de modelos de aprendizaje automático
- Ingenieros de infraestructura interesados en la implementación de modelos de aprendizaje automático
- Ingenieros de software que deseen automatizar la integración y el despliegue de funciones de aprendizaje automático con su aplicación
21 Horas
Testimonios (2)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Curso - Azure Machine Learning (AML)
The Exercises
