In diesem Seminar erwerben Sie die erforderlichen Kenntnisse in der Verwendung der Azure-Dienste, um Lösungen für maschinelles Lernen zu entwickeln, trainieren und bereitzustellen. Der Kurs beginnt mit einem Überblick zu den Azure-Diensten, welche Data Science unterstützen. Schwerpunkt ist die Verwendung vom Azure Machine Learning-Dienst, zur Automatisierung der Data Science-Pipeline.

Das Seminar richtet sich an Data Scientists und Personen, die Machine Learning-Modelle in der Cloud entwickeln und bereitstellen wollen. Vorausgesetzt werden ein fundiertes Data Science Verständnis, Kenntnisse der Programmiersprache Python sowie gängiger Python-Bibliotheken: (Numpy, Pandas, Matplotlib) und Frameworks (Scikit-Learn, PyTorch und Tensorflow). Außerdem sind grundlegende Azure-Kenntnisse Voraussetzung.

Einführung in das Machine Learning unter Azure

• Einstieg in Azure Machine Learning
• Azure Machine Learning Tools

No-Code Machine Learning mit dem Designer

• Trainieren von Modellen mit dem Designer
• Veröffentlichen von Modellen mit dem Designer

Experimente erstellen und Modelle trainieren

• Einführung in Experimente
• Trainieren und Registrieren von Modellen

Arbeiten mit Daten

• Arbeiten mit Datastores
• Arbeiten mit Datasets

ComputeContexts

• Arbeiten mit Umgebungen
• Arbeiten mit ComputeTargets

Erstellen von Operations mit Pipelines

• Einführung in Pipelines
• Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines

Bereitstellen und Nutzen von Modellen

• Echtzeitvorhersage
• Batchvorhersage

Trainieren optimaler Modelle

• Hyperparameter Tuning
• Automatisiertes Machine Learning

Interpretieren von Modellen

• Einführung in die Modellinterpretation
• Nutzen von Explainern

Überwachen von Modellen

• Überwachen von Modellen mit Application Insights
• Überwachen von Datendrift

Zum Training erhalten Sie originale Microsoft Trainingsunterlagen (DP-100T01-A: Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure) sowie für 3 Monate telefonischen Support zum Seminarinhalt.