Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

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