A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás ma már nem csupán kutatási terület, hanem egyre több vállalat számára jelent kézzelfogható üzleti versenyelőnyt. A szervezetek hatalmas mennyiségű adatot gyűjtenek, ezek valódi értéke azonban csak akkor aknázható ki, ha az adatokból megbízható előrejelzések, automatizált döntések és üzletileg használható modellek készülnek.

Az Azure Machine Learning képzés azoknak az adatkutatóknak és gépi tanulással foglalkozó szakembereknek szól, akik meglévő Python- és machine learning tudásukat szeretnék Microsoft Azure környezetben alkalmazni. A cél nem pusztán modellek létrehozása, hanem olyan teljes gépi tanulási folyamatok kialakítása, amelyek nagyobb léptékben, felhőalapú környezetben is megbízhatóan működtethetők.

A tanfolyam bemutatja, hogyan lehet machine learning modelleket fejleszteni, tréningezni, optimalizálni, telepíteni és monitorozni az Azure Machine Learning szolgáltatásainak használatával. A résztvevők végigkövetik a gépi tanulási megoldások teljes életciklusát az adatok előkészítésétől egészen az éles környezetben működő modellek felügyeletéig.

Adatok előkészítése és kezelése

Egy megbízható gépi tanulási modell alapja a megfelelő minőségű és megfelelően előkészített adat. A képzés ezért részletesen foglalkozik az adatbetöltés, adat-előkészítés és adatkezelés folyamataival.

A résztvevők megismerik, hogyan használhatók az Azure Machine Learning eszközei különböző adatforrások kezelésére, valamint hogyan alakítható ki olyan adat-előkészítési folyamat, amely később a modellek fejlesztésének és működtetésének stabil alapját biztosítja.

Modellek fejlesztése és tréningezése Azure környezetben

A képzés a meglévő Python- és machine learning ismeretekre épít. Bemutatja, hogyan helyezhetők át a már ismert modellezési módszerek cloud-native Azure környezetbe.

A tanfolyam során a résztvevők megtanulják:

• machine learning kísérletek létrehozását és kezelését;
• megfelelő compute erőforrások kiválasztását és konfigurálását;
• modellek tréningezését és optimalizálását;
• kísérletek eredményeinek követését és összehasonlítását;
• modellek regisztrációját és verziókezelését;
• automatizált gépi tanulási lehetőségek alkalmazását.

A cél, hogy a modellfejlesztés ne elszigetelt folyamat legyen, hanem reprodukálható és jól menedzselhető módon illeszkedjen a teljes gépi tanulási életciklusba.

Pipeline-ok és automatizált ML-folyamatok

Nagyobb környezetben a manuálisan végrehajtott modellezési folyamatok nehezen skálázhatók. A képzés ezért kiemelten foglalkozik a machine learning pipeline-ok használatával és az ismételhető munkafolyamatok kialakításával.

A résztvevők megismerik, hogyan kapcsolhatók össze az adat-előkészítés, a tréningezés, a modellértékelés és a telepítés különböző lépései. Az automatizálás segítségével megbízhatóbbá, reprodukálhatóbbá és hatékonyabban üzemeltethetővé válhat a teljes ML-folyamat.

Modellek telepítése és üzemeltetése

Egy gépi tanulási modell valódi üzleti értéke akkor jelenik meg, amikor éles környezetben is használhatóvá válik. A képzés ezért nem ér véget a modell elkészítésével.

A résztvevők megtanulják, hogyan lehet az elkészült modelleket Azure környezetben telepíteni és szolgáltatásként elérhetővé tenni, valamint hogyan kezelhetők a modellek különböző verziói.

Kiemelt szerepet kap a skálázhatóság és a megbízhatóság, hogy az elkészült megoldások ne csak fejlesztési vagy tesztkörnyezetben, hanem valós vállalati használat során is megfelelően működjenek.

Monitoring és adatdrift felismerése

A modellek teljesítménye idővel változhat. Az üzleti környezet, a felhasználói viselkedés vagy a bemeneti adatok megváltozása miatt egy korábban jól működő modell pontossága fokozatosan romolhat.

A képzés ezért foglalkozik a modellek monitorozásával, teljesítményük követésével és az adatdrift felismerésével is. A résztvevők megértik, miért szükséges az ML-megoldások folyamatos felügyelete, és hogyan lehet időben felismerni azokat a változásokat, amelyek beavatkozást vagy újratanítást igényelnek.

Mit fogsz megtanulni?

A képzés végére képes leszel:

• adatokat előkészíteni és kezelni Azure Machine Learning környezetben;
• megfelelő compute erőforrásokat használni ML-feladatokhoz;
• machine learning modelleket fejleszteni és tréningezni;
• kísérleteket kezelni és eredményeiket nyomon követni;
• modelleket optimalizálni, regisztrálni és verziózni;
• machine learning pipeline-okat kialakítani;
• automatizált gépi tanulási lehetőségeket alkalmazni;
• elkészült modelleket éles környezetbe telepíteni;
• modellek működését és teljesítményét monitorozni;
• adatdriftet felismerni és kezelni;
• skálázható, end-to-end machine learning megoldásokat kialakítani Azure platformon.

Kinek ajánljuk?

Az Azure Machine Learning képzés olyan szakembereknek ajánlott

• akik már rendelkeznek Python- és gépi tanulási alapismeretekkel
• szeretnék tudásukat felhőalapú környezetben továbbfejleszteni.

Kifejezetten ajánljuk:

• data scientist szakembereknek;
• Python-alapú machine learning fejlesztőknek;
• Scikit-Learn, PyTorch vagy TensorFlow keretrendszereket használó szakembereknek;
• adatelemzéssel és prediktív modellezéssel foglalkozó szakembereknek;
• azoknak, akik machine learning megoldásokat szeretnének Azure környezetben telepíteni és üzemeltetni;
• olyan szakembereknek, akik end-to-end ML-folyamatok kialakításáért felelnek.

A képzés gyakorlatorientált megközelítése segít abban, hogy a meglévő gépi tanulási tudás vállalati szinten használható, felhőalapú ML-megoldásokká váljon. A résztvevők így nemcsak modelleket tudnak létrehozni, hanem azok teljes életciklusát is képesek lesznek kezelni az Azure platformon.

Nézd meg további Microsoft Data Platform képzéseinket is.

Csoportos képzési igény esetén kérj egyedi ajánlatot.