Entwerfen und Implementieren einer Data Science-Lösung in Azure
Webinar - GFU Cyrus AG
Nach dem Seminar wissen die Teilnehmenden, wie sie Azure-Dienste zur Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von automatisierten Lernlösungen nutzen können.
Durchführen von Experimenten und Models trainieren
Einführung in Experimente
Trainieren und Registrieren von Models
Arbeiten mit Daten
Arbeiten mit Datenspeichern
Arbeiten mit Datasets
Arbeiten mit Compute
Arbeiten mit Umgebungen
Arbeiten mit Compute Targets
Orchestrierung von Vorgängen mit Pipelines
Einführung in Pipelines
Veröffentlichen und Ausführen von Pipelines
Bereitstellen und Nutzung von Models
Inferencing in Echtzeit
Batch-Inferencing
Continuous Integration und Delivery
Training optimaler Modelle
Abstimmung von Hyperparametern
Automatisiertes Machine Learning
Verantwortungsvolles Machine Learning
Differenzieller Datenschutz
Model-Interpretierbarkeit
Fairness
Monitoring Models
Models mit Application Insights überwachen
Überwachen von Datendrift
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Datenspezialist:innen und Personen mit hoher Verantwortung für die Entwicklung und den Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens mit Kenntnissen der Datenverarbeitung.
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