Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş
Azure Machine Learning (AML) Özellikleri ve Mimarisine Genel Bakış
Azure Machine Learning İşlem Hatları aracılığıyla Uçtan Uca İş Akışı Genel Bakışı
Bulutta Sanal Makinelerin Sağlanması
Ölçeklendirme Hususları (CPU'lar, GPU'ler ve FPGA'lar)
Azure Machine Learning Studio'da Gezinme
Veri Hazırlama
Model Oluşturma
Bir Modeli Eğitme ve Test Etme
Eğitilmiş Bir Modeli Kaydetme
Model Görüntüsü Oluşturma
Bir Modeli Dağıtma
Üretimde Bir Modeli İzleme
Sorun Giderme
Özet ve Sonuç
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi kavramlarına dair bir anlayış.
- Bulut bilişim kavramlarına dair bilgi.
- Konteynerler (Docker) ve orkestrasyon (Kubernetes) hakkında genel bir anlayış.
- Python veya R programlama deneyimi faydalıdır.
- Komut satırı ile çalışma deneyimi.
Hedef Kitle
- Veri bilimi mühendisleri
- DevOps makine öğrenimi model dağıtımıyla ilgilenen mühendisler
- Makine öğrenimi model dağıtımıyla ilgilenen altyapı mühendisleri
- Makine öğrenimi özelliklerini uygulamalarıyla entegre etmeyi ve dağıtmayı otomatikleştirmek isteyen yazılım mühendisleri
21 Saat
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