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Die Ausrichtung auf Künstliche Intelligenz rückt in Unternehmen immer weiter in den Mittelpunkt. Um Maschinen und Roboter wirklich intelligent zu machen, erfinden, entwickeln und implementieren Data Scientists selbstlernende Algorithmen. Als Azure Data Scientist wenden Sie wissenschaftliche Methoden und Techniken zur Datenexploration an, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und die Ergebnisse in die Unternehmenslösung zu integrieren.
Einführung in das Machine Learning unter Azure
- Einstieg in Azure Machine Learning
- Azure Machine Learning Tools
No-Code Machine Learning mit dem Designer
- Trainieren von Modellen mit dem Designer
- Veröffentlichen von Modellen mit dem Designer
Experimente erstellen und Modelle trainieren
- Einführung in Experimente
- Trainieren und Registrieren von Modellen
Arbeiten mit Daten
- Arbeiten mit Datastores
- Arbeiten mit Datasets
ComputeContexts
- Arbeiten mit Umgebungen
- Arbeiten mit ComputeTargets
Erstellen von Operations mit Pipelines
- Einführung in Pipelines
- Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines
Bereitstellen und Nutzen von Modellen
- Echtzeitvorhersage
- Batchvorhersage
Trainieren optimaler Modelle
- Hyperparameter Tuning
- Automatisiertes Machine Learning
Interpretieren von Modellen
- Einführung in die Modellinterpretation
- Nutzen von Explainern
Überwachen von Modellen
- Überwachen von Modellen mit Application Insights
- Überwachen von Datendrift