Il s'agit d'un projet intermédiaire sur la création de modèles de clustering dans Azure Apprentissage automatique Studio. Il faut être familier avec n'importe quel navigateur Web et savoir naviguer sur le bureau de Windows. Un certain contexte du Apprentissage automatique ou du cloud computing est bénéfique mais n'est pas nécessaire pour mener à bien ce projet. Comprendre comment les services de plateforme dans le cloud fonctionnent et comment les algorithmes d'apprentissage automatique fonctionnent serait d'une grande aide pour mieux comprendre ce que nous exécutons dans ce projet guidé. Des connaissances minimales en ingénierie des données et en science des données sont requises. Ce projet guidé a pour but de démontrer comment vous pouvez créer des modèles d'Apprentissage automatique en utilisant les solutions prêtes à l'emploi qu'Azure offre, en utilisant simplement ces services tels quels, sur vos propres données. L'accent est mis sur les données et sur la façon dont elles sont utilisées par les services. Comme ce projet est basé sur les technologies Azure, un abonnement Azure est nécessaire. Le projet décrit également une étape au cours de laquelle un abonnement Azure sera créé et pour cela, les éléments suivants sont nécessaires : un numéro de téléphone valide, une carte de crédit et un nom d'utilisateur de compte GitHub ou Microsoft. La série de tâches sera principalement effectuée à l'aide d'un navigateur Web. Si vous appréciez ce projet, nous vous recommandons de suivre la spécialisation Microsoft Azure IA Fundamentals IA-900 Exam Prep : https://hua.dididi.sbs/specializations/microsoft-azure-ai-900-ai-fundamentals

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(11 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Créer un espace de travail d'apprentissage automatique Azure à l'aide du portail Azure
Développer un modèle de clustering dans Azure ML Designer
Publier le modèle pour l'utilisation de l'application
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Cloud Computing
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Déploiement du modèle
- Catégorie : Apprentissage non supervisé
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Microsoft Azure
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Comptes d'utilisateurs
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Évaluation de modèles
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 :
Créez un compte d'essai gratuit dans Microsoft Azure et connectez-vous à Azure à l'aide de votre nouvel abonnement.
Créez un groupe de ressources en prévision de la création d'un nouvel espace de travail Azure Apprentissage automatique.
Créez un espace de travail Azure Apprentissage automatique pour gérer les artefacts liés à vos charges de travail d'apprentissage automatique.
Créer des cibles de calcul sur lesquelles exécuter le processus de formation.
Créer un ensemble de données et explorer les données.
Créez un pipeline dans Azure Apprentissage automatique Designer.
Appliquer des transformations de données pour regrouper les observations.
Ajouter des modules de formation et appliquer un algorithme de regroupement.
Exécutez le pipeline de formation pour former le modèle.
Évaluer le modèle de clustering à l'aide du module Évaluation de modèles.
Créer un pipeline d'inférence pour assigner de nouvelles observations de données.
Publier le service prédictif pour qu'il soit utilisé par l'application.
Expérience recommandée
Des connaissances de base en ingénierie des données/science sont requises. Comprendre le fonctionnement des services de plateforme cloud serait bénéfique, mais pas obligatoire.
12 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 ?




Avis des étudiants
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Révisé le 6 déc. 2024
You Have to Provide the System with your identity or no one not even your neighbors can tell it's you. So another can Anyone Confirm That I Robert Wolf III exhist.
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Foire Aux Questions
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.




