Eğitim İçeriği
Giriş
Azure Machine Learning Genel Bakış
- Azure Machine Learning Nedir?
- Azure Makine öğrenimi özellikleri
- Azure Machine Learning mimarisi
Machine Learning Operasyon Ortamının Hazırlanması
- Azure Machine Learning laboratuvar ortamının kurulması
Veri İşleme
- Veri ve veri kümelerinin içe aktarılması ve açılması
- Verilerin dönüştürülmesi ve temizlenmesi
- Eğitim verilerinin ve test verilerinin ayrılması
Sınıflandırmalar ve Regresyonlar
- İkili ve çoklu ikili modeller oluşturma
- Regresyon modelleriyle çalışma
- Hiperparametrelerin ve parametrelerin ayarlanması
- Tahmini ve etki analizinin uygulanması
- Karar ağaçları ve karar ormanları oluşturma
Kümeleme
- Kümeleme analizinin uygulanması
NLP
- Verilerin özelliklerinin çıkarılması ve etiketlenmesi
- Metin analizi kullanma
Önerici Sistemler
- Matchbox Önerici modelleriyle çalışma
Dağıtım
- Makine öğrenimi modeli web servislerinin oluşturulması, açığa çıkarılması ve kullanılması
Özet ve Sonuç
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Azure bulut platformu ile deneyim
Hedef Kitle
- Veri Bilimcileri
Danışanlarımızın Yorumları (5)
İstediğimiz şeyin tam olarak bu şekilde oldu ve şirketimizdeki farklı profildeki mühendislerin katıldığı kurs için çok dengelenmiş bir içerik ve egzersiz miktörü sağlandı.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Eğitim - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Yapay Zeka Çevirisi
Denememiş olduğum kaynakları denemek zorundayım.
Daniel - INIT GmbH
Eğitim - Architecting Microsoft Azure Solutions
Yapay Zeka Çevirisi
Üçler
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Eğitim - Azure Machine Learning (AML)
Yapay Zeka Çevirisi
çok dost canlısı ve yardımcı
Aktar Hossain - Unit4
Eğitim - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Yapay Zeka Çevirisi
Uygulama kısmında, egzersizleri gerçekleştirebilmek ve Microsoft Azure özelliklerini test edebildim.
Alex Bela - Continental Automotive Romania SRL
Eğitim - Programming for IoT with Azure
Yapay Zeka Çevirisi