Seminarinhalt
Um ein Machine Learning-Modell mit Azure Machine Learning zu trainieren, müssen Sie Daten verfügbar machen und das entsprechende Compute konfigurieren. Nachdem Sie Ihre Modell- und Nachverfolgungsmodellmetriken mit MLflow trainiert haben, können Sie ihr Modell für Echtzeitvorhersagen auf einem Onlineendpunkt bereitstellen. In diesem Training erfahren Sie, wie Sie Ihren Azure Machine Learning-Arbeitsbereich einrichten, nach dem Sie ein Machine Learning-Modell trainieren und bereitstellen.
Programm
Make data available in Azure Machine Learning
- Understand URIs
- Create a datastore
- Create a data asset
- Choose the appropriate compute target
- Create and use a compute instance
- Create and use a compute cluster
- Understand environments
- Explore and use curated environments
- Create and use custom environments
- Convert a notebook to a script
- Run a script as a command job
- Use parameters in a command job
- Track metrics with MLflow
- View metrics and evaluate models
- Log models with MLflow
- Understand the MLflow model format
- Register an MLflow model
- Explore managed online endpoints
- Deploy your MLflow model to a managed online endpoint
- Deploy a model to a managed online endpoint
- Test managed online endpoints
Zielgruppen
- Data Scientist
Vorkenntnisse
keine
Trainings zur Vorbereitung
Wichtige Information
Dieses Applied Skill hilft Ihnen, sich auf das Examen DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure vorzubereiten.