Programa del Curso
Introducción
Visión general de Azure Machine Learning
- ¿Qué es Azure Machine Learning?
- Características de Azure Machine Learning
- Arquitectura de Azure Machine Learning
Preparación del entorno de operaciones de Machine Learning
- Configuración del entorno de laboratorio de Azure Machine Learning
Procesamiento de datos
- Importar y descomprimir datos y conjuntos de datos
- Transformar y limpiar datos
- Separar los datos de entrenamiento y los datos de prueba
Clasificaciones y Regresiones
- Crear modelos binarios y multi-binarios
- Trabajar con modelos de regresión
- Ajustar hiperparámetros y parámetros
- Implementar análisis predictivo e impacto
- Construir árboles de decisión y bosques de decisiones
Clustering
- Implementar análisis de clústeres
NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural)
- Caracterización y etiquetado de datos
- Uso del análisis de texto
Sistemas Recomendadores
- Trabajar con modelos Matchbox Recommender
Despliegue
- Crear, exponer y consumir servicios web de modelos de machine learning
Resumen y Conclusión
Requerimientos
- Experiencia con la plataforma de nube Azure
Público Objetivo
- Científicos de Datos
Testimonios (5)
Era en gran medida lo que pedimos, y una cantidad bastante equilibrada de contenidos y ejercicios que cubrían los diferentes perfiles de los ingenieros de la empresa que participaron.
Arturo Sanchez - INAIT SA
Curso - Microsoft Azure Infrastructure and Deployment
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Tengo que probar recursos que nunca he utilizado antes.
Daniel - INIT GmbH
Curso - Architecting Microsoft Azure Solutions
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Los Ejercicios
Khaled Altawallbeh - Accenture Industrial SS
Curso - Azure Machine Learning (AML)
Traducción Automática
Muy amable y servicial
Aktar Hossain - Unit4
Curso - Building Microservices with Microsoft Azure Service Fabric (ASF)
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La parte práctica, pude realizar ejercicios y probar las funciones Microsoft Azure
Alex Bela - Continental Automotive Romania SRL
Curso - Programming for IoT with Azure
Traducción Automática