과정 40561-G: Microsoft Cloud Workshop: Machine Learning

이 화이트보드 디자인 세션에서는, 그룹과 협력하여 Azure Databricks와 Azure Machine Learning 서비스를 결합하여 기계 학습 및 심층 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하는 솔루션을 디자인하고 구현합니다. 자동화된 기계 학습을 사용하고, 일괄 및 실시간 추론 시나리오에서 훈련에서 배포까지 수명 주기 관리를 모델링하고, 시계-열 데이터에 대한 텍스트 분류 및 예측에서Natural Language Processing (NLP)를 위한 심층 학습 모델을 구성하는 방법을 배우게됩니다. 마지막으로, 심층 학습을 위한 PyTorch 및 Keras으로 데이터를 비교하는 방법을 배웁니다.

구독자 프로필

이 워크샵은 cloud 기술의 인프라 및 솔루션 디자인에 대한 아키텍처 전문 지식이 있고 "요약" 및 "획득한 기술" 영역에서 설명된 대로 Azure와 Azure 서비스에 대해 더 알아보려는 Cloud Architects 및 IT 전문가를 대상으로 합니다. 이 워크샵에 참석하는 사람들은 다른 비-Microsoft cloud 기술에 대한 경험이 있어야 하고, 과정 필수 조건을 만족해야 하며, Azure에 대한 교차-교육을 원해야 합니다.

직무: 데이터 엔지니어

획득한 기술

  • Azure Machine Learning 및 Azure Databricks의 기능 및 구현 솔루션

과정 개요

모듈 1: 화이트보드 디자인 세션 - 기계 학습

레슨

  • 고객 사례 연구 검토
  • 개념 증명 솔루션 디자인
  • 솔루션 제시

모듈 2: 실습 랩 - 기계 학습

레슨

  • 자동화된 기계 학습을 사용하여 예측 모델 만들기
  • 모델 설명 가능성을 사용하여 자동화 된 ML 생성 예측 모델 이해하기
  • 시계열 데이터를 위한 심층 학습 모델 (RNN)을 만들고 모델 등록하기
  • 스트리밍 텔레메트리 채점을 위한 예측 모델 사용하기
  • 심층 학습 텍스트 분류 모델 만들기