L'apprentissage automatique est au cœur de l'intelligence artificielle, et de nombreux services et applications modernes dépendent de modèles d'apprentissage automatique prédictifs. La formation d'un modèle d'apprentissage automatique est un processus itératif qui nécessite du temps et des ressources informatiques. L'apprentissage automatique peut faciliter ce processus. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Azure Machine Learning pour créer et publier des modèles sans écrire de code. Il s'agit du deuxième cours d'un programme de cinq cours qui vous prépare à passer le DP-100 : L'examen de certification est l'occasion de prouver vos connaissances et votre expertise dans l'exploitation de solutions d'apprentissage automatique à l'échelle du nuage à l'aide d'Azure Machine Learning. Cette spécialisation vous apprend à tirer parti de vos connaissances existantes en Python et en apprentissage automatique pour gérer l'ingestion et la préparation des données, l'entraînement et le déploiement des modèles, ainsi que la surveillance des solutions d'apprentissage automatique dans Microsoft Azure. Chaque cours vous enseigne les concepts et les compétences qui sont mesurés par l'examen.

Microsoft Azure Machine Learning for Data Scientists (en anglais)

Microsoft Azure Machine Learning for Data Scientists (en anglais)
Ce cours fait partie de Préparation à l'examen Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) Certificat Professionnel

Instructeur : Microsoft
16 664 déjà inscrits
Inclus avec
178 avis
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Identifier les différents types de modèles d'apprentissage automatique
Comment utiliser la capacité d'apprentissage automatique d'Azure Machine Learning pour former et déployer un modèle prédictif ?
Créez des modèles de régression, de classification et de regroupement à l'aide du concepteur Azure Machine Learning
Utilisez Azure Machine Learning pour créer et publier des modèles sans écrire de code
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Responsible AI
- Catégorie : Unsupervised Learning
- Catégorie : Supervised Learning
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Machine Learning
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Catégorie : Virtual Machines
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Databricks
Détails à connaître

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12 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise en Apprentissage automatique
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Microsoft

Il y a 4 modules dans ce cours
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Felipe M.

Jennifer J.

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Avis des étudiants
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- 1 star
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Révisé le 14 janv. 2023
Great content with very helpful practical exercises
Révisé le 3 janv. 2024
Some exercises had outdated instructions, considering the recent updates in Azure Machine Learning services.
Révisé le 13 févr. 2024
very easy to follow module...I love the hands-on practice with the Microsoft Azure Platform as well

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