Plan du cours

Introduction

Azure Machine Learning Vue d'ensemble

  • Qu'est-ce que Azure Machine Learning ?
  • Azure Caractéristiques de l'apprentissage automatique
  • Architecture Azure Machine Learning

Préparation de l'environnement Machine Learning d'exploitation

  • Mise en place d'un environnement de laboratoire Azure Machine Learning.

Traitement des données

  • Importation et décompression des données et des ensembles de données
  • Transformation et nettoyage des données
  • Séparation des données d'entraînement et des données de test

Classifications et régressions

  • Création de modèles binaires et multi-binaires
  • Travailler avec des modèles de régression
  • Réglage des hyperparamètres et des paramètres
  • Mise en œuvre de l'analyse prédictive et de l'analyse d'impact
  • Construction d'arbres et de forêts de décision

Regroupement

  • Mise en œuvre de l'analyse de grappes

NLP

  • Caractérisation et étiquetage des données
  • Utilisation de l'analyse de texte

Systèmes de recommandation

  • Travailler avec les modèles de recommandation Matchbox

Déploiement

  • Créer, exposer et consommer des services web de modèles d'apprentissage automatique

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience avec la plateforme Azure cloud

Audience

  • Scientifiques des données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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