Dans ce cours basé sur un projet, vous allez construire un pipeline d'apprentissage automatique de bout en bout dans Azure ML Studio, le tout sans écrire une seule ligne de code ! Ce cours utilise l'ensemble de données du recensement des revenus des adultes pour entraîner un modèle permettant de prédire les revenus d'un individu. Il permet de prédire si le revenu annuel d'un individu est supérieur ou inférieur à 50 000 $. L'estimateur utilisé dans ce projet est un classificateur Arbre de décision Boosting à deux classes. Certaines des caractéristiques utilisées pour entraîner le modèle sont l'âge, l'éducation, la profession, etc. Une fois que vous avez noté et évalué le modèle sur les données de test, vous allez déployer le modèle entraîné en tant que service web d'Apprentissage automatique Azure. En un peu moins d'une heure, vous serez en mesure d'envoyer de nouvelles données à l'API du service web et de recevoir les prédictions qui en résultent. Il s'agit du deuxième cours de cette série sur la création d'applications d'apprentissage automatique à l'aide d'Azure Apprentissage automatique Studio. Je vous encourage vivement à suivre le premier cours avant de continuer. Il contient des instructions sur la façon de configurer votre compte Azure ML avec 200 $ de crédit gratuit pour commencer à exécuter vos expériences !
Pipelines d'apprentissage automatique avec Azure ML Studio
Pipelines d'apprentissage automatique avec Azure ML Studio
Instructeur : Snehan Kekre
59 125 déjà inscrits
Inclus avec
(826 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Prétraitement des données en cours d'utilisation
Former et évaluer un modèle d'arbre décisionnel boosté sur Azure ML Studio
Créer des expériences d'évaluation et de prédiction
Déployer le modèle entraîné en tant que service web Azure
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Applied Machine Learning
- Catégorie : Predictive Modeling
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Data Science
- Catégorie : Cloud Deployment
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Preprocessing
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : No-Code Development
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Model Deployment
Détails à connaître
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Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
-
Introduction et aperçu du projet
-
Nettoyage des données
-
Comptabilisation du déséquilibre des classes
-
Apprentissage d'un modèle d'arbre de décision boosté à deux classes et réglage des hyperparamètres
-
Notation et évaluation des modèles
-
Publication du modèle entraîné en tant que service Web pour l'inférence
Expérience recommandée
Une compréhension de base des flux de travail d'apprentissage automatique.
8 images de projet
Instructeur
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
69,12 %
- 4 stars
21,06 %
- 3 stars
5,81 %
- 2 stars
1,33 %
- 1 star
2,66 %
Affichage de 3 sur 826
Révisé le 9 déc. 2022
Focusing on the practical side. Need to get theoretical knowledge from outside. Overall a good course.
Révisé le 16 sept. 2020
Vvery good course jjkkkmmnmmmkjjjbgvfffddďdddddxxccxxxçxxxxxxxxxxxxdddrr5ygvvgg
Révisé le 15 août 2021
It was an excellent learning from a novice like me in the last part of the project I got lagged but the rest I learned thank you i hope i can attend more projects like this to gain more experience
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