Eğitim İçeriği
Giriş
Azure Machine Learning (AML) Özellikleri ve Mimarisi Hakkında Genel Bakış
AML'de (Azure Machine Learning Pipelines) Uçtan Uca İş Akışı Hakkında Genel Bakış
Bulutta Sanal Makineleri Sağlama
Ölçekleme Dikkat Edilmesi Gerekenler (CPUs, GPUs ve FPGAs)
Azure Machine Learning Studio'yu Navigasyon
Veri Hazırlama
Model Oluşturma
Modelin Eğitimi ve Testi
Eğitilmiş Bir Modeli Kaydetme
Model İmajı Oluşturma
Modeli Dağıtma
Üretimde Bir Modeli İzleme
Sorun Giderme
Özeti ve Sonuç
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi kavramlarına hakim olma.
- Bulut bilgisayarı kavramlarına sahip olma.
- Genel bir şekilde konteynerler (Docker) ve orchestrasyon (Kubernetes) hakkında bilgi sahibi olma.
- Python veya R programlama deneyimi faydalıdır.
- Komut satırı ile çalışma deneyimi.
Hedef Kitle
- Veri bilim mühendisleri
- Makine öğrenimi modeli dağıtımına ilgili DevOps mühendisleri
- Makine öğrenimi modeli dağıtımına ilgili altyapı mühendisleri
- Uygulamalarıyla makine öğrenimi özelliklerinin otomatik entegrasyonu ve dağıtımı isteyen yazılım mühendisleri
Danışanlarımızın Yorumları (2)
Ayrıntılar ve sunum tarzı.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Eğitim - Azure Machine Learning (AML)
Yapay Zeka Çevirisi
Üçler
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Eğitim - Azure Machine Learning (AML)
Yapay Zeka Çevirisi