DP-100 |

Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

Descrizione

Impare ad utilizzare soluzioni di Machine Learning su scala cloud con Azure Machine Learning. Questo corso illustra come sfruttare le conoscenze esistenti di Python e machine learning per gestire l'inserimento e la preparazione dei dati, la formazione e la distribuzione dei modelli e il monitoraggio delle soluzioni di apprendimento automatico in Microsoft Azure.

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Sede:

Milano, Roma, Padova, Online

PREZZO:

1.600€ IVA esclusa

DURATA:

4 giorni

Destinatari

Questo corso è progettato per i data scientist con conoscenze esistenti di Python e framework di apprendimento automatico come Scikit-Learn, PyTorch e Tensorflow, che desiderano creare e gestire soluzioni di apprendimento automatico nel cloud

Effettuare il provisioning di un'area di lavoro di Azure Machine Learning
Usare strumenti e codice per usare Azure Machine LearningUse tools and code to work with Azure Machine Learning
Usare designer per eseguire il training di un modello di apprendimento automaticoUse designer to train a machine learning model
Distribuire una pipeline di progettazione come servizioDeploy a Designer pipeline as a service
Eseguire esperimenti basati su codice in un'area di lavoro di Azure Machine LearningRun code-based experiments in an Azure Machine Learning workspace
Formare e registrare modelli di apprendimento automatico
Creare e utilizzare datastore
Creare e utilizzare set di dati
Creare e utilizzare ambienti
Creare e usare destinazioni di calcoloCreate and use compute targets
Creare pipeline per automatizzare i flussi di lavoro di apprendimento automaticoCreate pipelines to automate machine learning workflows
Pubblicare ed eseguire servizi pipeline
Pubblicare un modello come servizio di inferenza in tempo realePublish a model as a real-time inference service
Pubblicare un modello come servizio di inferenza batchPublish a model as a batch inference service
Ottimizzare gli iperparametri per il training del modelloOptimize hyperparameters for model training
Usare l'apprendimento automatico automatico per trovare il modello ottimale per i dati
Genera spiegazioni del modello con l'apprendimento automatico automatizzato
Usare gli strumenti di spiegazione per interpretare i modelli di apprendimento automaticoUse spiegatoers to interpret machine learning models
Usare Application Insights per monitorare un modello pubblicatoUse Application Insights to monitor a published model
Monitorare la data drift

Una conoscenza di base di Microsoft Azure
Esperienza di scrittura di codice Python per lavorare con i dati, utilizzando librerie come Numpy, Pandas e Matplotlib.
Comprensione dell'analisi scientifica dei dati; tra cui come preparare i dati e addestrare modelli di apprendimento automatico utilizzando librerie comuni di apprendimento automatico come Scikit-Learn, PyTorch o Tensorflow

Module 1: Getting Started with Azure Machine Learning

Introduction to Azure Machine Learning
Working with Azure Machine Learning

Module 2: Visual Tools for Machine Learning

Automated Machine Learning
Azure Machine Learning Designer

Module 3: Running Experiments and Training Models

Introduction to Experiments
Training and Registering Models

Module 4: Working with Data

Working with Datastores
Working with Datasets

Module 5: Working with Compute

Working with Environments
Working with Compute Targets

Module 6: Orchestrating Machine Learning Workflows

Introduction to Pipelines
Publishing and Running Pipelines

Module 7: Deploying and Consuming Models

Real-time Inferencing
Batch Inferencing
Continuous Integration and Delivery

Module 8: Training Optimal Models

Hyperparameter Tuning
Automated Machine Learning

Module 9: Responsible Machine Learning

Differential Privacy
Model Interpretability
Fairness

Module 10: Monitoring Models

Monitoring Models with Application Insights
Monitoring Data Drift

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