Cybersecurity Risiken

In diesem praktischen Webinar DP-3007 für Datenexperten und KI-Anwender erfahren Sie, wie Sie mit Azure Machine Learning Modelle für maschinelles Lernen erstellen, trainieren und bereitstellen.

Nehmen Sie an unserem Webinar DP-3007 teil und erfahren Sie, wie Sie mit Azure Machine Learning Modelle für maschinelles Lernen effizient trainieren und bereitstellen. In dieser Sitzung erhalten Sie eine praktische Einführung in den gesamten ML-Lebenszyklus – von der Datenvorbereitung über das Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und Überwachung – unter Verwendung der leistungsstarken Tools und Dienste von Azure.

Lehrplan

• Einrichten der Azure ML-Umgebung – Erstellen und Konfigurieren eines Arbeitsbereichs und von Rechenressourcen
• Vorbereiten von Daten – Importieren und Verarbeiten von Daten für das Training
• Trainieren eines Modells – Verwenden von Python und MLflow zum Trainieren und Verfolgen von Modellen
• Verwalten von Artefakten – Protokollieren und Verwalten von Modellausgaben und Metriken
• Bereitstellen des Modells – Veröffentlichen an einem Online-Endpunkt für Echtzeitvorhersagen

Für wen ist dieses Webinar gedacht?

• Datenwissenschaftler – möchten Machine Learning-Modelle mit Azure-Tools operationalisieren
• KI-/ML-Ingenieure – konzentrieren sich auf Modelltraining, Bereitstellung und Lebenszyklusverwaltung
• Datenanalysten – sind an einer Erweiterung ihrer Machine Learning-Workflows interessiert
• Entwickler – integrieren ML-Modelle in Anwendungen und Dienste
• Technische Entscheidungsträger – evaluieren Azure ML für KI-Lösungen für Unternehmen

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