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In diesem Seminar DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure lernen Sie, Maschinenlernlösungen im Cloudmaßstab mithilfe von Azure Machine Learning zu betreiben.
Sie erfahren, wie Sie Ihre vorhandenen Kenntnisse über Python und Maschinenlernen nutzen, um das Einpflegen und Vorbereiten von Daten, Modelltraining und -bereitstellung sowie die Überwachung der Maschinenlernlösung in Microsoft Azure zu verwalten.
Sie erfahren, wie Sie Ihre vorhandenen Kenntnisse über Python und Maschinenlernen nutzen, um das Einpflegen und Vorbereiten von Daten, Modelltraining und -bereitstellung sowie die Überwachung der Maschinenlernlösung in Microsoft Azure zu verwalten.
- 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