In diesem praxisorientierten Kurs lernst du, wie du ein Machine Learning-Modell mit Azure Machine Learning trainierst und bereitstellst. Azure Machine Learning bietet eine leistungsstarke, skalierbare Plattform, um deine ML-Projekte effizient zu verwalten und zu implementieren.

Was dich erwartet:

• Einführung in Azure Machine Learning: Wir starten mit den Grundlagen und zeigen dir, wie du dich in der Azure-Umgebung zurechtfindest. Du erfährst, welche Tools und Ressourcen dir zur Verfügung stehen und wie du sie optimal nutzen kannst.
• Datenvorbereitung und -verarbeitung: Du lernst, wie du deine Daten für das Training vorbereitest, bereinigst und transformierst. Die richtige Datenaufbereitung ist entscheidend für die Leistung deines Modells.
• Modelltraining: Schritt für Schritt zeige ich dir, wie du ein Machine Learning-Modell trainierst. Wir nutzen Azure ML, um verschiedene Algorithmen auszuprobieren und Hyperparameter zu optimieren.
• Modellbewertung: Nachdem dein Modell trainiert ist, schauen wir uns an, wie du seine Leistung bewerten und interpretieren kannst. Wir nutzen verschiedene Metriken, um sicherzustellen, dass dein Modell die gewünschten Ergebnisse liefert.
• Bereitstellung und Skalierung: Der letzte Schritt ist die Bereitstellung deines Modells für den Einsatz. Ich zeige dir, wie du dein Modell in Azure deployst und skalierst, damit es in der Produktion effizient arbeiten kann.
• Überwachung und Wartung: Schließlich besprechen wir, wie du die Leistung deines Modells überwachen und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen kannst, um sicherzustellen, dass es weiterhin optimale Ergebnisse liefert.

Für wen ist dieser Kurs geeignet?

Der Kurs richtet sich an alle, die ein solides Verständnis für Machine Learning entwickeln und lernen möchten, wie man mit Azure Machine Learning arbeitet. Egal, ob du bereits Erfahrung mit ML hast oder gerade erst anfängst, du wirst wertvolle Einblicke und praktische Fähigkeiten erwerben.

Voraussetzungen:

• Grundkenntnisse in Python und Machine Learning sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
• Ein Azure-Konto wird empfohlen, um die praktischen Übungen durchführen zu können.