Bölüm
Azure Machine Learning’deki yenilikler
Bu bölümde, sürükle ve bırak makine öğrenmesi için Görsel Arabirim ve Otomatik Makine Öğrenmesi kullanıcı arabirimi gibi Azure Machine Learning'deki yeni özelliklere hızlı bir genel bakış ve makine öğrenmesini eğitimden dağıtıma kadar üretim ortamına alma mlOps yaklaşımımızı ele alacağız. Ayrıca Azure Data Factory ile yeni tümleştirmemizi kullanarak verilerinizi hazırlamayı ve hatta Power BI ile tümleştirme aracılığıyla model tahminlerinin sonuçlarını görselleştirmeyi de hızlı bir şekilde vurgulayacağız.
Daha fazla bilgi edinin:
[00:40]- Azure Data Factory ile tümleştirme yoluyla veri hazırlama
[01:53] – Azure Open DataSets ile model eğitiminizi geliştirmek için yeni veriler bulma
[03:00] – Görsel Arabirim aracılığıyla n bırakma makinesi öğrenmesini sürükleyin
[04:10] – Yeni Azure Machine Learning Studio Kullanıcı Arabirimi
[05:45] – Barındırılan Jupyter Notebook'ta Otomatik Makine Öğrenmesi
[09:40] – Azure Machine Learning Studio kullanıcı arabiriminde Otomatik Makine Öğrenmesi
[10:20] – Azure Machine Learning Studio kullanıcı arabiriminde veri kümesi profili oluşturma ve araştırma
[11:11] – Barındırılan Jupyter Notebook'ta Tensorflow derin öğrenme modeli eğitimi
[13:54] – Tensorboard tümleştirmesi
[14:20] – Azure Machine Learning Hyperdrive aracılığıyla otomatik hiper parametre taraması
[14:48] – Azure DevOps tümleştirmesi ile modelleri test ve üretim ortamlarına kolayca dağıtma
[16:45] – Dağıtılan ML modellerini Power BI ile tümleştirme
AI Show'un Sık Kullanılan bağlantıları:
Bu bölümde, sürükle ve bırak makine öğrenmesi için Görsel Arabirim ve Otomatik Makine Öğrenmesi kullanıcı arabirimi gibi Azure Machine Learning'deki yeni özelliklere hızlı bir genel bakış ve makine öğrenmesini eğitimden dağıtıma kadar üretim ortamına alma mlOps yaklaşımımızı ele alacağız. Ayrıca Azure Data Factory ile yeni tümleştirmemizi kullanarak verilerinizi hazırlamayı ve hatta Power BI ile tümleştirme aracılığıyla model tahminlerinin sonuçlarını görselleştirmeyi de hızlı bir şekilde vurgulayacağız.
Daha fazla bilgi edinin:
[00:40]- Azure Data Factory ile tümleştirme yoluyla veri hazırlama
[01:53] – Azure Open DataSets ile model eğitiminizi geliştirmek için yeni veriler bulma
[03:00] – Görsel Arabirim aracılığıyla n bırakma makinesi öğrenmesini sürükleyin
[04:10] – Yeni Azure Machine Learning Studio Kullanıcı Arabirimi
[05:45] – Barındırılan Jupyter Notebook'ta Otomatik Makine Öğrenmesi
[09:40] – Azure Machine Learning Studio kullanıcı arabiriminde Otomatik Makine Öğrenmesi
[10:20] – Azure Machine Learning Studio kullanıcı arabiriminde veri kümesi profili oluşturma ve araştırma
[11:11] – Barındırılan Jupyter Notebook'ta Tensorflow derin öğrenme modeli eğitimi
[13:54] – Tensorboard tümleştirmesi
[14:20] – Azure Machine Learning Hyperdrive aracılığıyla otomatik hiper parametre taraması
[14:48] – Azure DevOps tümleştirmesi ile modelleri test ve üretim ortamlarına kolayca dağıtma
[16:45] – Dağıtılan ML modellerini Power BI ile tümleştirme
AI Show'un Sık Kullanılan bağlantıları:
Geri bildirimde bulunmak ister misiniz? Burada bir sorun gönderin.