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Struttura del corso
Introduzione
Azure Machine Learning Panoramica
- Che cos'è Azure Machine Learning?
- Funzionalità di Azure Machine Learning
- Azure Machine Learning Architettura
Preparazione dell'ambiente Machine Learning Operations
- Configurazione dell'ambiente di laboratorio Azure Machine Learning
Elaborazione dati
- Importazione e decompressione di dati e set di dati
- Trasformazione e pulizia dei dati
- Separazione dei dati di training e dei dati di test
Classificazioni e regressioni
- Creazione di modelli binari e multibinari
- Utilizzo dei modelli di regressione
- Ottimizzazione di iperparametri e parametri
- Implementazione dell'analisi predittiva e dell'impatto
- Creazione di alberi decisionali e foreste decisionali
Clustering
- Implementazione dell'analisi dei cluster
PNL
- Visualizzazione ed etichettatura dei dati
- Utilizzo dell'analisi del testo
Sistemi di raccomandazione
- Utilizzo dei modelli di Matchbox Recommender
Spiegamento
- Creazione, esposizione e utilizzo di servizi Web del modello di Machine Learning
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza con la piattaforma cloud Azure
Pubblico
- Scienziati dei dati
14 ore