Former et déployer un modèle de Machine Learning avec Azure Machine Learning : DP-3007

Durée : 1 jour

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Pour entraîner un modèle de Machine Learning avec Azure Machine Learning, vous devez rendre les données disponibles et configurer le calcul nécessaire. Après avoir entraîné votre modèle et suivi les métriques du modèle avec MLflow, vous pouvez décider de déployer votre modèle sur un point de terminaison en ligne pour des prédictions en temps réel.

Tout au long de ce parcours d’apprentissage, vous découvrirez comment configurer votre espace de travail Azure Machine Learning, après quoi vous entraînerez et déployez un modèle d’apprentissage automatique.

Public concerné

• Débutant
• Scientifique des données

Préalables

Aucun

Contenu

• Rendre les données disponibles dans Azure Machine Learning
• Travailler avec des cibles de calcul dans Azure Machine Learning
• Travailler avec des environnements dans Azure Machine Learning
• Éxécuter un script de formation en tant que tâche de commande dans Azure Machine Learning
• Suivre la formation du modèle avec MLflow dans les tâches
• Enregistrer un modèle MLflow dans Azure Machine Learning
• Déployer un modèle sur un point de terminaison en ligne géré