Plan du cours

Introduction

Azure Machine Learning Vue d'ensemble

  • Qu'est-ce que Azure Machine Learning ?
  • Fonctionnalités de l'apprentissage automatique Azure
  • Architecture Azure Machine Learning

Préparation de l'environnement des opérations Machine Learning

  • Mise en place de l'environnement du laboratoire Azure Machine Learning

Traitement des données

  • Importer et décompresser des données et des ensembles de données
  • Transformer et nettoyer les données
  • Séparation des données de formation et des données de test

Classifications et régressions

  • Créer des modèles binaires et multi-binaires
  • Travailler avec des modèles de régression
  • Réglage des hyperparamètres et des paramètres
  • Mise en œuvre de l'analyse prédictive et de l'analyse d'impact
  • Construction d'arbres et de forêts de décision

Regroupement

  • Mise en œuvre de l'analyse en grappes

PNL

  • Caractériser et étiqueter les données
  • Utiliser l'analyse de texte

Systèmes de recommandation

  • Travailler avec les modèles de recommandation Matchbox

Déploiement

  • Création, exposition et consommation de services web de modèles d'apprentissage automatique

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience de la plateforme Azure cloud
  • .

Audience

  • Data Scientists
  14 heures
 

Nombre de participants


Début

Fin


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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