机器学习是人工智能的核心,许多现代应用和服务都依赖于预测性机器学习模型。训练机器学习模型是一个需要时间和计算资源的迭代过程。自动化机器学习可以让这一切变得更容易。在本课程中,您将学习如何使用 Azure 机器学习来创建和发布模型,而无需编写代码。 本课程是五门课程中的第二门课程,为您参加 DP-100 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
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- 通过实践项目培养工作相关技能
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该课程共有4个模块
训练机器学习模型是一个需要时间和计算资源的迭代过程。自动化机器学习可以帮助简化这一过程。在本 Modulation 中,您将学习如何识别不同类型的机器学习模型,以及如何使用 Azure 机器学习的自动化机器学习功能来训练和部署预测模型。
涵盖的内容
3个视频8篇阅读材料3个作业1个讨论话题1个插件
回归是一种有监督的机器学习技术,用于预测数值。在本模块中,您将学习如何使用 Azure 机器学习设计器创建回归模型。
涵盖的内容
2个视频8篇阅读材料3个作业
分类是一种有监督的机器学习技术,用于预测类别或类别。在本模块中,您将学习如何使用 Azure 机器学习设计器创建分类模型。
涵盖的内容
2个视频8篇阅读材料3个作业
聚类是一种无监督机器学习技术,用于根据相似实体的特征对其进行分组。在本模块中,您将学习如何使用 Azure 机器学习设计器创建聚类模型。
涵盖的内容
3个视频9篇阅读材料3个作业1个讨论话题
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学生评论
175 条评论
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已于 Feb 13, 2024审阅
very easy to follow module...I love the hands-on practice with the Microsoft Azure Platform as well
已于 Jan 14, 2023审阅
Great content with very helpful practical exercises
已于 Jan 3, 2024审阅
Some exercises had outdated instructions, considering the recent updates in Azure Machine Learning services.
常见问题
有兴趣了解人工智能 (AI) 解决方案类型以及 Microsoft Azure 上可用于创建这些解决方案的服务的 IT 专业人员。
希望获得更多技能或证书以展示常见 ML 和 AI 工作负载知识以及如何在 Azure 上实施这些知识的在职 IT 专业人员。 希望专注于 Azure 人工智能特定领域的 IT 专业人员。
机器学习是人工智能的核心,许多现代应用和服务都依赖于预测性机器学习模型。训练机器学习模型是一个需要时间和计算资源的迭代过程。自动化机器学习可以让这一切变得更容易。在本课程中,您将学习如何使用 Azure 机器学习来创建和发布模型,而无需编写代码。
您需要在四周内每周至少花费一小时来完成本课程的所有内容。
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