Struttura del corso
Introduzione
Azure Machine Learning Panoramica
- Che cos'è Azure Machine Learning?
- Azure Funzionalità di machine learning
- Azure Machine Learning architettura
Preparazione dell'ambiente operativo Machine Learning
- Configurazione dell'ambiente lab 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
- Caratteristiche ed etichettatura dei dati
- Utilizzo dell'analisi del testo
Sistemi di raccomandazione
- Utilizzo dei modelli 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
Recensioni (5)
Era proprio quello che avevamo chiesto, e una quantità abbastanza equilibrata di contenuti ed esercizi che coprivano i diversi profili degli ingegneri dell'azienda che hanno partecipato.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Corso - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
Traduzione automatica
I've got to try out resources that I've never used before.
Daniel - INIT GmbH
Corso - Architecting Microsoft Azure Solutions
The Exercises
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Corso - Azure Machine Learning (AML)
Molto cordiale e disponibile
Aktar Hossain - Unit4
Corso - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
Traduzione automatica
The practical part, I was able to perform exercises and to test the Microsoft Azure features