Résumé du cours
Obtenez les connaissances nécessaires à l’utilisation des services Azure pour mettre au point, former et déployer des solutions d'apprentissage machine. Cette formation commence par un aperçu des services Azure qui tiennent compte de la science des données. À partir de là, elle se concentre sur l’utilisation des services de science des données premières de Azure, le service d'apprentissage machine Azure afin d’automatiser le pipeline de la science des données. Cette formation se concentre sur Azure et n’enseigne pas la science des données aux étudiants. Les étudiants doivent déjà la connaître.
Moyens d'évaluation :
- Évaluations formatives pendant la formation, à travers les travaux pratiques réalisés sur les labs à l’issue de chaque module
- Évaluation sous forme de questionnaire à l’issue de la formation
A qui s'adresse cette formation
- Data scientists qui ont des responsabilités importantes en matière de formation et de déploiement des modèles d'apprentissage machine.
Certifications
Cette formation prépare à la/aux certifications:
Pré-requis
Avant d'assister à cette formation, les étudiants doivent :
- avoir la certification Azure Fundamentals.
- comprendre la science des données, y compris la préparation des données, la formation des modèles et l’évaluation des modèles en compétition pour choisir le meilleur,;
- programmer dans la langue de programmation python et utiliser les bibliothèques python : pandas, scikit-learn, matplotlib et seaborn.
Objectifs
À l'issue de ce cours, vous serez capable de :
- Connaître le processus de science des données et le rôle du scientifique des données
- Utiliser le service d'apprentissage machine Azure (AML) afin d’automatiser le processus de science des données de bout en bout.
- Connaître le pipeline d'apprentissage machine et la façon dont AutoML et HyperDrive du service AML peuvent automatiser une partie de ses éléments laborieux.
- Gérer et surveiller automatiquement les modèles d'apprentissage machine dans le service AML.
Contenu
Module 1: La science des données sur Azure
- Introduction au processus de science des données
- Introduction aux options de science des données de Azure
- Introduction à Azure Notebooks
Module 2: Application de la science des données au service d’apprentissage machine Azure
- Introduction au service AML
- Enregistrement et déploiement de modèles ML avec le service AML
Module 3: Automatisation de l’apprentissage machine avec le service AML
- Automatisation de la sélection du modèle d'apprentissage machine
- Automatisation du réglage de l’hyperparamètres avec HyperDrive
Module 4: Gestion et surveillance des modèles d'apprentissage machine avec le service AML
- Gestion et surveillance des modèles d'apprentissage machine
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Moyens Pédagogiques :