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Plan du cours
Introduction
Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture d’Azure Machine Learning (AML)
Présentation d’un workflow complet dans AML (Azure Machine Learning Pipelines)
Provisionnement de machines virtuelles dans le cloud
Considérations sur l’évolutivité (CPU, GPU et FPGA)
Navigation dans Azure Machine Learning Studio
Préparation des données
Construction d’un modèle
Entraînement et test d’un modèle
Enregistrement d’un modèle entraîné
Création d’une image de modèle
Déploiement d’un modèle
Surveillance d’un modèle en production
Dépannage
Résumé et conclusion
Pré requis
- Une compréhension des concepts d'apprentissage automatique.
- Des connaissances sur les concepts de cloud computing.
- Une compréhension générale des conteneurs (Docker) et de l'orchestration (Kubernetes).
- Une expérience en programmation Python ou R est utile.
- Une expérience de travail avec une ligne de commande.
Audience
- Ingénieurs en science des données
- Ingénieurs DevOps intéressés par le déploiement de modèles d'apprentissage automatique
- Ingénieurs infrastructure intéressés par le déploiement de modèles d'apprentissage automatique
- Ingénieurs logiciels souhaitant automatiser l'intégration et le déploiement de fonctionnalités d'apprentissage automatique avec leurs applications
21 Heures
Nos clients témoignent (2)
Les détails et le style de présentation.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Formation - Azure Machine Learning (AML)
Traduction automatique
Les Exercices
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Formation - Azure Machine Learning (AML)
Traduction automatique
