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
 

Numero di Partecipanti


Data Inizio

Data Fine


Le date sono soggette a disponibilità e si svolgono tra le 09:30 e le 16:30.
I corsi di formazione pubblici richiedono più di 5 partecipanti.

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