Azure 机器学习是一个用于训练、部署、管理和监控机器学习模型的云平台。在本课程中,您将学习如何使用 Azure 机器学习 Python SDK 创建和管理企业就绪的 ML 解决方案。 本课程是五门课程中的第三门课程,为您参加 DP-100.Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure 认证考试做好准备:该认证考试是证明在云规模上使用 Azure 机器学习操作机器学习解决方案的知识和专业技能的机会。本专业教您如何利用现有的 Python 和机器学习知识在 Microsoft Azure 中管理数据摄取和准备、模型训练和部署以及机器学习解决方案监控。每门课程都会教授考试所衡量的概念和技能。


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积累 机器学习 领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 Microsoft 获得可共享的职业证书

该课程共有6个模块
Azure 机器学习为训练、部署和管理机器学习模型提供了一个基于云的平台。在本模块中,您将学习如何配置 Azure 机器学习工作区。最后,您将学习如何使用 Azure Machine Learning 训练模型并将其注册到工作区中。
涵盖的内容
8个视频9篇阅读材料4个测验2个作业1个讨论话题
数据是机器学习的基础。在本模块中,您将学习如何在 Azure 机器学习中使用数据存储和数据集,从而构建可扩展的、基于云的模型训练解决方案。您还将学习如何在 Azure 机器学习中使用云计算来大规模运行训练实验。
涵盖的内容
8个视频9篇阅读材料1个测验4个作业
使用管道协调机器学习训练是机器学习 DevOps 的关键要素。在本模块中,您将学习如何创建、发布和运行管道,以便在 Azure 机器学习中训练模型。您还将学习如何使用 Azure 机器学习服务注册和部署 ML 模型。
涵盖的内容
7个视频10篇阅读材料3个测验2个作业
机器学习模型通常用于在批处理过程中从大量观察结果中生成预测。您将使用 Azure 机器学习发布批量推理管道来实现这一目标。您还将利用云规模实验为模型训练选择最佳超参数值。
涵盖的内容
6个视频5篇阅读材料3个测验1个作业
在本模块中,您将学习如何使用 Azure 机器学习中的自动机器学习来为数据找到最佳模型。您将了解差分隐私是一种如何既能进行有用分析,又能保护个人可识别数据值的前沿方法。您还将了解影响模型预测的因素。
涵盖的内容
13个视频8篇阅读材料7个作业
机器学习模型通常会包含无意的偏见,从而导致不公平。在本模块中,您将学习如何使用 Fairlearn 和 Azure 机器学习来检测和减轻模型中的不公平现象。您还将学习如何使用遥测技术了解机器学习模型部署到生产中后的使用情况。最后,您还将学习如何监控数据漂移,以确保模型继续准确预测。
涵盖的内容
13个视频8篇阅读材料7个作业1个讨论话题
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学生评论
67 条评论
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已于 Dec 12, 2023审阅
Great content, great notebooks, but the assignments gave me dyslexia.
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