Struttura del corso
Introduzione
Panoramica di Azure Machine Learning
- Cos'è Azure Machine Learning?
- Funzionalità di Azure Machine Learning
- Architettura di Azure Machine Learning
Preparazione dell'ambiente per le operazioni di machine learning
- Configurazione dell'ambiente lab di Azure Machine Learning
Elaborazione dei dati
- Importazione e scompattamento di dati e set di dati
- Trasformazione e pulizia dei dati
- Separazione dei dati di addestramento e dei dati di test
Classificazioni e regressioni
- Creazione di modelli binari e multi-binari
- Lavoro con i modelli di regressione
- Regolazione degli iperparametri e dei parametri
- Implementazione dell'analisi predittiva e d'impatto
- Costruzione di alberi decisionali e foreste decisionali
Clustering
- Implementazione dell'analisi cluster
NLP (Elaborazione del linguaggio naturale)
- Feature e labeling dei dati
- Utilizzo dell'analisi testuale
Sistemi di raccomandazione
- Lavoro con i modelli Matchbox Recommender
Distribuzione
- Creazione, esposizione e consumo di servizi web per i modelli di machine learning
Riepilogo e conclusione
Requisiti
- Esperienza con la piattaforma cloud Azure
Pubblico di riferimento
- Data Scientists
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