Azure Machine Learning (AML)

• 對機器學習概念的理解。
• 瞭解雲計算概念。
• 對容器 （Docker） 和編排 （Kubernetes） 有大致的瞭解。
• Python 或 R 程式設計經驗會有所説明。
• 具有使用命令行的經驗。

觀眾

• 數據科學工程師
• DevOps 對機器學習模型部署感興趣的工程師
• 對機器學習模型部署感興趣的基礎設施工程師
• 希望將機器學習功能與其應用程式自動集成和部署的軟體工程師

Azure Machine Learning （AML） 是一個基於雲的即用即付環境，用於訓練、部署、自動化、管理和跟蹤 ML 模型。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠端）面向希望使用Azure ML的拖放平臺部署Machine Learning工作負載的工程師，而無需購買軟體和硬體，也無需擔心維護和部署。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Python、R 或零代碼工具編寫高精度的機器學習模型。
• 利用 Azure 的可用數據集和演算法來訓練和跟蹤機器學習和深度學習模型。
• 使用 Azure 的互動式工作區協作開發 ML 模型。
• 從不同的 Azure 支援的 ML 框架中進行選擇，例如 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中實際實施。

課程定製選項

• 如需申請此課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

介紹

Azure Machine Learning （AML） 功能和體系結構概述

AML 中的端到端工作流概述（Azure Machine Learning 管道）

在雲中預配虛擬機

縮放注意事項（CPU、GPU 和 FPGA）

導航 Azure Machine Learning 工作室

準備數據

構建模型

訓練和測試模型

註冊經過訓練的模型

構建模型鏡像

部署模型

在生產環境中監視模型

故障排除

總結和結論