Nel corso DP-3007, imparerai a addestrare e implementare modelli di machine learning utilizzando Apprendimento automatico di Azure. Potrai configurare il tuo spazio di lavoro, gestire le configurazioni di calcolo e tenere traccia delle metriche dei modelli con Flusso ML. Scriverai ed eseguirai script di formazione e distribuisci modelli su endpoint in tempo reale. Perfetto per gli ingegneri di intelligenza artificiale, scienziati dei datie sviluppatori, questo corso migliora le tue abilità pratiche e competenze in Azure. I prerequisiti includono una conoscenza di base della scienza dei dati, di Python e dei servizi di Azure. Padroneggia attività essenziali come la configurazione delle connessioni dati e la configurazione degli script di formazione. Ottieni esperienza pratica e riconoscimenti nel settore. C'è molto altro che ti aspetta.
In questo corso, configurerai un Apprendimento automatico di Azure workspace, addestra un modello di machine learning e distribuiscilo su un endpoint online.
Gli obiettivi sono assicurarsi di comprendere la disponibilità dei dati, la configurazione di elaborazione e tracciamento del modello con MLFlow.
Inizia un percorso per padroneggiare la formazione e la distribuzione di modelli di machine learning con Azure Machine Learning in questo corso completo.
Inizierai configurando un Spazio di lavoro di Azure Machine Learning, la base per la gestione dei tuoi progetti e delle tue risorse. Questo spazio di lavoro sarà il tuo centro di comando per tutto, preparazione dei dati a distribuzione del modello.
Successivamente, esplorerai formazione di modelli con MLFlow, un potente strumento per tracciare metriche e risultati. Comprensione disponibilità dei dati e configurazione di calcolo è essenziale, poiché questi fattori influiscono direttamente sull'efficienza e sulla precisione dell'addestramento dei modelli.
Imparerai a scrivere ed eseguire un script di formazione che sfrutta efficacemente le risorse di elaborazione disponibili.
Una volta che il modello è stato addestrato, è il momento di implementare una soluzione di machine learning. Scoprirai come configurare un endpoint online per previsioni in tempo reale, rendendo il modello accessibile per l'inferenza immediata.
Questo corso copre tutti i passaggi essenziali, assicurandoti di avere il know-how per portare i tuoi progetti di machine learning dall'idea alla produzione.
Esplora gli obiettivi del corso per capire come eccellerai nella formazione e nella distribuzione di un modello di machine learning usando Azure Machine Learning. Questo corso completo è progettato per fornirti le competenze e le conoscenze essenziali per gestire ogni aspetto della creazione e della distribuzione di modelli di machine learning.
Inizierai configurando un'area di lavoro di Azure Machine Learning, che è la base per tutte le tue attività di machine learning. Comprendere la disponibilità dei dati e la configurazione dell'elaborazione è fondamentale per una formazione efficiente dei modelli.
Da lì, approfondirai la fase di formazione, utilizzando MLFlow per monitorare le metriche e le prestazioni del tuo modello. Una volta addestrato il modello, il corso ti guiderà nella distribuzione su un endpoint online, consentendo previsioni in tempo reale.
Questo processo end-to-end garantisce la possibilità di portare un modello di machine learning dall'ideazione alla produzione senza problemi.
In sintesi, gli obiettivi del corso includono:
Con questi obiettivi, sarai ben attrezzato per sfruttare tutto il potenziale di Azure Machine Learning.
Se sei un ingegnere di intelligenza artificiale, un ingegnere dei dati, uno sviluppatore o un data scientist con esperienza nei servizi di Azure e Azure ML, questo corso è per te.
Partecipando, migliorerai le tue capacità nello sviluppo e nell'implementazione di modelli ML, che possono dare un notevole impulso alla tua carriera.
Familiarità con Flusso ML e Python ti aiuterà a ottenere il massimo da questo corso di formazione.
Il corso DP-3007 è pensato per ingegneri di intelligenza artificiale, ingegneri dei dati, sviluppatori e data scientist desiderosi di migliorare le proprie competenze nella formazione e nella distribuzione di modelli di machine learning con Azure Machine Learning. Se stai cercando di padroneggiare le complessità di Azure ML, questo corso è per te. Imparerai ad addestrare un modello di machine learning, a distribuirlo in modo efficiente e a usare strumenti come MLFlow per gestire gli artefatti del machine learning.
In questo corso acquisirai esperienza pratica con:
Questo corso è perfetto per coloro con esperienza intermedia che desiderano elevare le proprie capacità in modo pratico e orientato all'applicazione. Alla fine, conoscerai bene le tecniche e gli strumenti più recenti essenziali per la formazione e la distribuzione di modelli di machine learning usando Azure Machine Learning.
Partecipando a questo corso, ti posizionerai per ottenere sostanziali vantaggi di carriera e riconoscimenti nel settore. Questo programma è fatto su misura per Ingegneri AI, ingegneri dei dati, sviluppatorie scienziati dei dati che desiderano addestrare un modello di machine learning con Azure.
Guadagnerai esperienza pratica con essential Servizi di Azure e strumenti, come la configurazione degli obiettivi di calcolo in Azure, l'esecuzione dello script come job di comando in Azure e il monitoraggio delle metriche del modello con MLFlow.
La formazione virtuale include un istruttore dal vivo che ti guiderà nella configurazione del calcolo necessario e nell'utilizzo dei dati disponibili in Azure Machine. Imparerai anche a distribuire un endpoint per previsioni in tempo reale, assicurandoti di poter affrontare le sfide del mondo reale in modo efficiente.
Il completamento con successo di questo corso convaliderà le tue competenze nel machine learning e in Azure, offrendoti un vantaggio competitivo nel settore. Riceverai un certificato professionale, un riconoscimento di settore e un badge digitale, che miglioreranno in modo significativo le tue prospettive di lavoro.
Prima di iniziare, assicurati di avere una conoscenza di base del processo di data science e di essere a tuo agio con Python.
Familiarità con i concetti di scienza dei dati e Servizi di Azure ti aiuterà anche a cogliere il materiale più velocemente.
È essenziale avere una certa esperienza con il SDK Python per Azure ML per eseguire in modo efficace le attività in questo ambiente.
Per ottenere il massimo da questo corso, avrai bisogno di una solida conoscenza dei concetti di base della scienza dei dati e della competenza nella programmazione Python. Queste conoscenze di base ti aiuteranno a superare le complessità dell'apprendimento automatico e a usare efficacemente Azure Machine Learning.
Ecco cosa dovresti conoscere:
Dovrai raccoglierne alcuni materiali preparatori per ottenere il massimo da questo corso sulla formazione e la distribuzione di modelli di machine learning con Azure Machine Learning. Sebbene non ci siano prerequisiti specifici, sarà utile avere una conoscenza di base dei concetti di data science. Familiarità con Programmazione Python è essenziale, poiché lavorerai con gli script e l'SDK Python per addestrare un modello di machine learning con Azure Machine.
Inizia assicurandoti di avere accesso ai dati disponibili in Azure. Avrai bisogno di questi dati per esercitarti a configurare e distribuire i tuoi modelli. È anche importante sapere come navigare Servizi di Azure, in quanto ciò ti aiuterà a interagire in modo più efficace con l'ambiente Azure Machine Learning.
Il corso ti guiderà attraverso configurazione di vari obiettivi in Azure Machine Learning, quindi avere una conoscenza di base dei servizi di Azure faciliterà la tua curva di apprendimento. Inoltre, preparati a usare laboratori virtuali per esperienza pratica. Questi laboratori sono essenziali per applicazione nel mondo reale e collaborazione.
Durante l'esame, verrai valutato su vari obiettivi come impostazione delle connessioni dati, lavorando con obiettivi di calcolo e tracciando l'addestramento dei modelli con MLFlow.
Dovrai dimostrare competenza in conversione del codice in script e distribuzione di modelli sugli endpoint online.
Il formato dell'esame include la valutazione delle tue capacità nell'esecuzione di script di formazione come lavori di comando e gestione degli artefatti all'interno di Azure ML.
Preparandoti per l'esame DP-3007, dovrai padroneggiare le competenze di formazione e distribuzione di modelli di machine learning usando Azure Machine Learning. Gli obiettivi dell'esame si concentrano su diverse aree chiave per assicurarti di essere ben preparato per le applicazioni del mondo reale. Dovrai essere esperto nell'addestramento e nell'implementazione dei modelli, poiché si tratta di competenze vitali misurate nell'esame.
Inoltre, verrai testato sulla tua capacità di integrare MLFlow per il monitoraggio e la gestione degli esperimenti, che è essenziale per flussi di lavoro semplificati. Verrà inoltre valutata la tua esperienza nella configurazione e gestione degli ambienti di sviluppo e nella gestione degli artefatti, assicurandoti di essere in grado di mantenere una pipeline di machine learning efficiente.
L'esame valuterà la tua conoscenza dei vari servizi di Azure e come possono essere sfruttati per la distribuzione dei modelli e l'utilizzo in tempo reale.
Ecco le principali competenze misurate nell'esame DP-3007:
In che modo l'esame DP-3007 valuta le tue competenze nella formazione e nell'implementazione di modelli di machine learning con Apprendimento automatico di Azure? La valutazione valuta la tua competenza nella creazione di un ambiente di sviluppo e preparazione dei dati per le attività di machine learning.
Dovrai dimostrare le tue conoscenze nella configurazione script di formazione per modelli e gestione degli artefatti con Flusso ML. Una solida conoscenza di Programmazione Python è essenziale, poiché l'esame mette alla prova la tua capacità di scrivere ed eseguire script che sono vitali per l'addestramento e l'implementazione dei modelli.
L'esame DP-3007 valuta anche le tue competenze nell'implementazione di modelli per consumo in tempo reale. Ciò implica l'utilizzo dei servizi di Azure Machine Learning per assicurarsi che i modelli siano accessibili e funzionino correttamente in condizioni reali.
Devi dimostrare competenza nel tracciamento metriche di formazione dei modelli e mantenere l'efficienza pratiche di gestione dei modelli utilizzando MLFlow, che illustra la tua capacità di monitorare e mettere a punto i modelli in modo efficace.
Il completamento con successo dell'esame DP-3007 indica che è possibile addestrare modelli ML, distribuirli in Azure e utilizzare strumenti come MLFlow per gestirli in modo efficiente. Dimostra la tua esperienza nell'integrazione di vari servizi di Azure, assicurando che tu sia in grado di gestirli flussi di lavoro di machine learning end-to-end professionalmente.
Le domande frequenti possono rispondere a molte delle tue domande più comuni su formazione e implementazione modelli di machine learning con Azure Machine Learning.
Troverai chiarimenti sui prerequisiti, sul contenuto del corso e sui vantaggi della certificazione.
Questa sezione ti aiuterà a navigare nelle procedure di iscrizione, erogazione del corso metodi e servizi di supporto.
La gestione della formazione e della distribuzione dei modelli di machine learning in Azure Machine Learning solleva spesso diverse domande comuni. Potresti chiederti come gestire in modo efficace i processi di apprendimento e formazione della macchina o come distribuire un modello usando i tuoi dati. Inoltre, le domande sull'esecuzione di attività online rispetto all'utilizzo di strumenti a riga di comando sono comuni.
Rispondiamo ad alcune di queste domande frequenti per migliorare la tua esperienza di apprendimento e chiarire eventuali dubbi che potresti avere.
Domande comuni:
Puoi iniziare configurando un'area di lavoro in Azure, preparando i tuoi dati e usando Azure Machine Learning SDK per configurare ed eseguire i tuoi esperimenti di formazione.
Azure Machine Learning supporta vari formati di dati, tra cui CSV, JSON e file di immagine. Assicurati che i tuoi dati siano ben preparati e puliti prima di iniziare il processo di formazione.
Sì, puoi distribuire il tuo modello come servizio Web utilizzando Azure Kubernetes Service (AKS) o Azure Container Instances (ACI) per rendere il tuo modello accessibile tramite l'API REST.
L'interfaccia della riga di comando di Azure e l'estensione della riga di comando di Azure Machine Learning sono strumenti potenti che consentono di gestire risorse, eseguire esperimenti e distribuire modelli dalla riga di comando.
Per connettere la tua origine dati ad Azure Machine Learning, stabilisci pipeline di inserimento e preelaborazione dei dati. Verifica che l'archiviazione dei dati sia configurata, convalida gli schemi di dati, esegui la pulizia dei dati e applica le fasi di trasformazione dei dati necessarie per una perfetta integrazione.
Per le best practice nella distribuzione del modello di Azure, dai priorità al ridimensionamento dell'infrastruttura, al controllo della versione e alla gestione delle risorse. Implementa l'automazione della distribuzione, le strategie di rollback, la configurazione degli endpoint, il routing del traffico e solidi meccanismi di registrazione per operazioni sui modelli efficienti e affidabili.
Per monitorare le prestazioni del modello distribuito, imposta il monitoraggio in tempo reale con pratiche di visualizzazione e registrazione dei dati. Tieni traccia delle metriche delle prestazioni, dell'accuratezza delle previsioni e della deriva del modello. Stabilisci soglie di avviso per l'analisi degli errori per garantire i migliori risultati.
Per proteggere i tuoi dati in Azure Machine Learning, utilizza la crittografia dei dati, il controllo degli accessi e la sicurezza di rete. Garantisci l'archiviazione sicura e la gestione delle chiavi, implementa la verifica dell'identità, rispetta gli standard di conformità e utilizza il rilevamento delle minacce per una maggiore sicurezza.
Puoi integrare Azure Machine Learning con altri servizi di Azure come Cognitive Services, Event Hubs, Power BI, Logic Apps, Data Factory, Stream Analytics, SQL Databases e IoT Hub per creare soluzioni inclusive e intelligenti.
