Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Introductie
Overzicht van Azure Machine Learning (AML) functies en architectuur
Overzicht van een end-to-end workflow in AML (Azure Machine Learning pijplijnen)
Virtuele machines inrichten in de cloud
Overwegingen bij het schalen (CPU's, GPUs en FPGA's)
Navigeren Azure Machine Learning Studio
Gegevens voorbereiden
Het bouwen van een model
Een model trainen en testen
Een getraind model registreren
Een modelafbeelding opbouwen
Een model implementeren
Een model in productie bewaken
Probleemoplossing
Samenvatting en conclusie
Vereisten
- Een goed begrip van machine learning-concepten.
- Kennis van cloud computing concepten.
- Een algemeen begrip van containers (Docker) en orkestratie (Kubernetes).
- Python of R-programmeerervaring is nuttig.
- Ervaring met het werken met een opdrachtregel.
Audiëntie
- Data science-ingenieurs
- DevOps Ingenieurs die geïnteresseerd zijn in de implementatie van machine learning-modellen
- Infrastructuuringenieurs die geïnteresseerd zijn in de implementatie van machine learning-modellen
- Software-ingenieurs die de integratie en implementatie van machine learning-functies met hun applicatie willen automatiseren
21 Uren
Testimonials (2)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Cursus - Azure Machine Learning (AML)
The Exercises
