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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