DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure - Webinar von SoftEd Systems Ingenieurgesellschaft für Software mbH

Einführung in das Machine Learning unter Azure Einstieg in Azure Machine Learning Azure Machine Learning Tools No-Code Machine Learning mit dem Designer Trainieren von Modellen mit dem Designer Veröffentlichen von Modellen mit dem Designer Experimente erstellen und Modelle trainieren Einführung in Experimente Trainieren und Registrieren von Modellen Arbeiten mit Daten Arbeiten mit Datastores Arbeiten mit Datasets ComputeContexts Arbeiten mit Umgebungen Arbeiten mit ComputeTargets Erstellen von Operations mit Pipelines Einführung in Pipelines Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines Bereitstellen und Nutzen von Modellen Echtzeitvorhersage Batchvorhersage Trainieren optimaler Modelle Hyperparameter Tuning Automatisiertes Machine Learning Interpretieren von Modellen Einführung in die Modellinterpretation Nutzen von Explainern Überwachen von Modellen Überwachen von Modellen mit Application Insights Überwachen von Datendrift

In diesem Seminar erwerben Sie die erforderlichen Kenntnisse in der Verwendung der Azure-Dienste, um Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln, trainieren und bereitzustellen. Der Kurs beginnt mit einem Überblick zu den Azure-Diensten, welche Data Science unterstützen. Schwerpunkt ist die Verwendung vom Azure Machine Learning-Dienst, zur Automatisierung der Data Science-Pipeline.

Das Seminar richtet sich an Data Scientists und Personen, die Machine Learning-Modelle in der Cloud entwickeln und bereitstellen wollen. Vorausgesetzt werden ein fundiertes Data Science Verständnis, Kenntnisse der Programmiersprache Python sowie gängiger Python-Bibliotheken: (Numpy, Pandas, Matplotlib) und Frameworks (Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow). Außerdem sind grundlegende Azure-Kenntnisse Voraussetzung.