MOC DP 3007 TRAIN AND DEPLOY A MACHINE LEARNING MODEL WITH AZURE MACHINE LEARNING
Modalità di erogazione: Virtual classroom, Corsi in aula
Presentazione del corso
Il corso guida gli studenti attraverso il processo di addestramento di un modello di apprendimento automatico utilizzando Azure Machine Learning.
Gli studenti imparano a preparare i dati e configurare le risorse di calcolo necessarie per addestrare un modello di machine learning. Dopo l’addestramento, utilizzano MLflow per monitorare le metriche del modello. Una volta soddisfatti dei risultati, possono distribuire il modello a un endpoint online per ottenere previsioni in tempo reale.
Frequentando questo corso ti puoi preparare a sostenere l’assessment Train and deploy a machine learning model with Azure Machine Learning.
Obiettivi del corso
Al termine del corso DP-3007 – Train and deploy a machine learning model with Azure Machine Learning gli allievi saranno in grado di:
- avere familiarità con Azure Machine Learning e MLflow
- Impostare un ambiente di sviluppo in Azure Machine Learning
- Preparare i dati per l’addestramento del modello
- Creare e configurare uno script di addestramento del modello come job di comando
- Gestire gli artefatti utilizzando MLflow
- Distribuire un modello per il consumo in tempo reale
Prerequisiti per accedere al corso
Per partecipare con profitto al corso è necessario avere i seguenti prerequisiti:
- familiarità con il portale Azure
- familiarità con la programmazione Python
Destinatari
Contenuti
- Make data available in Azure Machine Learning
- Work with compute targets in Azure Machine Learning
- Work with environments in Azure Machine Learning
- Run a training script as a command job in Azure Machine Learning
- Track model training with MLflow in jobs
- Register an MLflow model in Azure Machine Learning
- Deploy a model to a managed online endpoint
Il corso include:
- documentazione didattica accessibile via web, di durata illimitata;
- accesso al laboratorio didattico per 180 giorni;
- un attestato di frequenza inviato via e-mail una settimana dopo il termine del corso.
Durata
7 ore
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