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Applied Skills – DP-3007: Train and deploy a machine learning model with Azure Machine Learning

Verfügbarmachen von Daten in Azure Machine LearningBetritt die Welt der angewandten Fähigkeiten mit unserem Applied Skills-Trainingsprogramm – wo praktisches Können auf persönliche Entwicklung trifft. Ein innovatives Trainingskonzept: Beginnen Sie Ihre Lernerfahrung mit einem halbtägigen, trainergeleiteten Training, das Ihnen nicht nur die Grundlagen von Applied Skills näherbringt, sondern Sie auch durch interaktive Übungslabs führt. Dieser Ansatz gewährleistet, dass jeder Teilnehmer mit einem soliden Verständnis der Methodik und einer klaren Vorstellung von dem, was ihn erwartet, in die Selbstlernphase startet. Selbstbestimmtes und flexibles Lernen: Im Anschluss an das geführte Training setzen Sie Ihre Lernreise autonom fort. Die Online-Lernmodule sind so konzipiert, dass Sie das im Training erworbene Wissen vertiefen und Ihre Fertigkeiten weiter ausbauen können – und dies ganz in Ihrem eigenen Tempo und gemäß Ihrem individuellen Zeitplan. Erfolg ist programmiert: Wenn Sie bereit sind, führen wir Sie zur Zertifizierungsprüfung. Dank des fundierten Wissens, das Sie sich in den vorhergehenden Schritten angeeignet haben, steigen Ihre Chancen, das Prüfungslab erfolgreich zu meistern und Ihr Zertifikat zu erhalten. Praxisorientierte Lerninhalte: Unser Fokus liegt auf der Vermittlung von handfesten Skills, die Sie direkt im Berufsleben einsetzen können. Durch die Bearbeitung realer Szenarien und Fallbeispiele schärfen wir Ihr Verständnis für die praktische Anwendung der erlernten Inhalte. So stellen wir sicher, dass Sie nicht nur lernen, sondern das Gelernte auch unmittelbar in Ihrem Arbeitsalltag anwenden können. Treten Sie ein in ein Lernumfeld, das Sie fördert und fordert. Lassen Sie sich von erfahrenen Trainern leiten und werden Sie Teil einer Community, die Ihre beruflichen Fähigkeiten auf das nächste Level hebt. Mit Applied Skills setzen Sie den Grundstein für Ihren Erfolg – melden Sie sich jetzt an!

Physisch oder virtuell?

Nehmen Sie an einem unserer Standorte Frankfurt, München und Wien oder virtuell an unseren Klassenraumtrainings teil. Unter „Termin buchen“ werden Ihnen alle Optionen angezeigt, zuerst sortiert nach Standort, dann nach Datum.

Dauer
1
Trainingssprache
Deutsch
Trainingsart
brainyCLASS (offen)

Was werden Sie in diesem Training erlernen?

Lernen Sie, eine Azure Machine Learning-Umgebung einzurichten, Daten vorzubereiten, Trainingsjobs zu erstellen, Artefakte mit MLflow zu verwalten und Modelle für Echtzeitbereitstellungen zu deployen. Tauchen Sie ein und beherrschen Sie die Welt des maschinellen Lernens mit Azure.

Agenda

Verfügbarmachen von Daten in Azure Machine Learning
Grundlegendes zu URIs
Erstellen eines Datenspeichers
Erstellen einer Datenressource
Übung: Verfügbarmachen von Daten in Azure Machine Learning
Arbeiten mit Computezielen in Azure Machine Learning
Wählen Sie das entsprechende Computeziel aus
Erstellen und Verwenden einer Compute-Instanz
Erstellen und Verwenden eines Computeclusters
Übung: Arbeiten mit Computeressourcen
Verwenden von Umgebungen in Azure Machine Learning
Grundlegendes zu Umgebungen
Erkunden und Verwenden von kuratierten Umgebungen
Erstellen und Verwenden von benutzerdefinierten Umgebungen
Übung: Arbeiten mit Umgebungen
Ausführen eines Trainingsskripts als Befehlsauftrag in Azure Machine Learning
Konvertieren eines Notebooks in ein Skript
Ausführen eines Skripts als Befehlsauftrag
Verwenden von Parametern in einem Befehlsauftrag
Ausführen eines Trainingsskripts als Befehlsauftrag
Nachverfolgen des Modelltrainings mit MLflow in Aufträgen
Nachverfolgen von Metriken mit MLflow
Anzeigen von Metriken und Bewerten von Modellen
Verwenden von MLflow zum Nachverfolgen von Trainingsaufträgen
Registrieren eines MLflow-Modells in Azure Machine Learning
Protokollieren von Modellen mit MLflow
Grundlegendes zum MLflow-Modellformat
Registrieren eines MLflow-Modells
Protokollieren und Registrieren von Modellen mit MLflow
Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Onlineendpunkt
Erkunden verwalteter Onlineendpunkte
Bereitstellen eines MLflow-Modells auf einem verwalteten Onlineendpunkt
Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Onlineendpunkt
Testen verwalteter Onlineendpunkte
Bereitstellen eines MLflow-Modells auf einem Onlineendpunkt
– Anfänger – Data Scientist – Azure Machine Learning
Keine
Microsoft Technik

515,00 

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