データサイエンティストのための Azure Machine Learning の基礎

クラウドで機械学習モデルを構築し、スケーリングすることは、現代のデータ専門家にとって不可欠なスキルです。このコースでは、クラウドベースのデータサイエンスを紹介し、複雑なインフラストラクチャに煩わされることなくモデル開発を合理化する方法を示します。 ローカル開発からクラウドへ移行し、自動機械学習 (AutoML) とビジュアルパイプラインツールを習得します。このテキストベースのコースを修了すると、データの準備、モデルのトレーニング、予測サービスの効率的なデプロイ方法を理解できるようになります。 学習内容: - コアとなるクラウド機械学習の概念とクラウドワークスペースのアーキテクチャを理解する。 - クラウドベースのコンピューティングリソースと安全なデータストレージを構成する。 - Automated Machine Learning を使用して予測モデルを自動的にトレーニングする。 - ビジュアルなドラッグアンドドロップデザイナーツールを使用して、エンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築する。 - トレーニングされたモデルをリアルタイム予測のためのクラウドサービスとしてデプロイする。 - モデル追跡や責任ある AI の実践を含む、基礎的な MLOps の原則を適用する。 このコースは、基礎的なクラウドデータ概念とワークスペースのセットアップから始まり、その後、自動化されたモデルトレーニング、ビジュアルパイプライン設計、デプロイ戦略へと進みます。明確な文章による説明と実践的なステップバイステップのウォークスルーを通じて学習を進めます。 このコースは、機械学習のためにクラウドの力を活用したいと考えている意欲的なデータサイエンティスト、アナリスト、開発者を対象としています。事前のクラウド経験は必要ありません。 今すぐクラウドデータサイエンスの旅を始め、スケーラブルな予測モデルを構築する方法を学びましょう。