Microsoft Azure Machine Learning Studio - Webinar von GFU Cyrus AG
Inhalte
- Einführung in Microsoft Azure Machine Learning Studio
- Überblick über Microsoft Azure Machine Learning Studio: Was ist es und warum ist es wichtig?
- Hauptmerkmale und Vorteile von Azure Machine Learning Studio im Vergleich zu anderen ML-Plattformen.
- Anwendungsfälle und typische Szenarien für die Nutzung von Azure Machine Learning Studio.
- Installation und Einrichtung
- Systemanforderungen und notwendige Software.
- Einrichtung eines Azure-Kontos und Aktivierung von Azure Machine Learning.
- Überblick über die Benutzeroberfläche und grundlegende Navigation im Azure Machine Learning Studio.
- Grundlegende Konzepte und Architektur
- Überblick über die Architektur von Azure Machine Learning Studio: Datenquellen, Pipelines, Modelle, APIs.
- Einführung in die unterstützten Datentypen und Anforderungen an die Datenqualität.
- Verständnis der Funktionsweise und des Zusammenspiels der verschiedenen Komponenten.
- Vorbereitung und Hochladen von Daten
- Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Vorbereitung und Hochladen von Trainingsdaten.
- Datenbereinigung und -vorbereitung für maschinelles Lernen.
- Nutzung des Data Labeling Service von Azure.
- Praktische Übung 1: Vorbereitung und Hochladen von Trainingsdaten
- Problemstellung : Vorbereitung und Hochladen eines Datensatzes für die Modellierung mit Azure Machine Learning Studio.
- Lösung
:
- Vorbereitung eines tabellarischen Datensatzes mit den benötigten Features und Labels.
- Nutzung des Azure Machine Learning Studios zum Hochladen und Verwalten der Daten.
- Tool : Azure Machine Learning Studio, Data Labeling Service.
- Ergebnis : Ein vollständig vorbereiteter und hochgeladener Datensatz, der für das Training eines Modells bereit ist.
- Training eines Modells
- Auswahl eines geeigneten Algorithmus und Konfiguration des Trainingsprozesses.
- Starten des Trainingsprozesses und Überwachung des Fortschritts.
- Optimierung des Modells durch Anpassung der Hyperparameter.
- Evaluierung des Modells
- Evaluierung der Modellleistung anhand verschiedener Metriken (z.B. Genauigkeit, F1-Score, ROC-AUC).
- Nutzung von Validierungs- und Testdatensätzen zur Bewertung des Modells.
- Verbesserung des Modells durch zusätzliche Trainingsdaten und Feinabstimmung.
- Erstellung und Nutzung von Pipelines
- Einführung in Pipelines und deren Nutzen in Azure Machine Learning.
- Erstellung von End-to-End-Pipelines zur Automatisierung des ML-Workflows.
- Integration von Datenvorbereitung, Training, Evaluierung und Bereitstellung in Pipelines.
- Praktische Übung 2: Training und Evaluierung eines Modells
- Problemstellung : Training und Evaluierung eines Modells zur Klassifikation von Iris-Blumensorten.
- Lösung
:
- Konfiguration und Start des Trainingsprozesses mit dem vorbereiteten Iris-Datensatz.
- Überwachung des Trainings und Evaluierung des Modells anhand geeigneter Metriken.
- Tool : Azure Machine Learning Studio.
- Ergebnis : Ein trainiertes und evaluiertes Modell zur Klassifikation von Iris-Blumensorten.
- Bereitstellung des Modells
- Bereitstellung des trainierten Modells über die Azure Machine Learning Platform.
- Nutzung der Azure Machine Learning APIs zur Integration des Modells in Anwendungen.
- Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen bei der Nutzung des Modells.
- Integration in bestehende Systeme
- Integration von Azure Machine Learning Studio-Modellen in bestehende Anwendungen und Systeme.
- Nutzung von Azure Machine Learning in verteilten und skalierbaren Umgebungen.
- Techniken zur Skalierung der Modelle für große Datenmengen.
- Best Practices und Optimierung
- Best Practices für die Implementierung und Nutzung von Azure Machine Learning Studio.
- Optimierung der Leistung und Effizienz der Modelle.
- Verwaltung und Organisation von Projekten in Azure.
- Sicherheit und Datenschutz
- Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen bei der Nutzung von Azure Machine Learning Studio.
- Sicherstellung der Einhaltung von Datenschutzrichtlinien und GDPR.
- Verwaltung von Zugriffsrechten und Datenberechtigungen.
- Praktische Übung 3: Bereitstellung und Integration eines Modells
- Problemstellung : Bereitstellung und Integration eines trainierten Modells zur Klassifikation von Iris-Blumensorten.
- Lösung
:
- Bereitstellung des Modells über die Azure Machine Learning Platform.
- Integration des Modells in eine Beispielanwendung.
- Implementierung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen.
- Tool : Azure Machine Learning Studio, Azure AI Platform.
- Ergebnis : Ein integriertes und bereitgestelltes Modell, das in einer Anwendung genutzt werden kann.
- Einführung in Microsoft Azure Machine Learning Studio
- Überblick über Microsoft Azure Machine Learning Studio: Was ist es und warum ist es wichtig?
- Hauptmerkmale und Vorteile von Azure Machine Learnin ...
Lernziele
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Microsoft Azure Machine Learning Studio effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Modelle zu entwickeln, die Geschäftsprozesse verbessern, Sicherheitsmaßnahmen implementieren und die Datenverarbeitung optimieren. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Datenverarbeitung optimieren.
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, Microsoft Azure Machine Learning Studio effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Modelle zu entwickeln, die ... Mehr Informationen >>
Zielgruppen
Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Softwareentwickler, IT-Architekten, DevOps-Ingenieure und technische Projektmanager, die ihre Kenntnisse in der Nutzung von Microsoft Azure Machine Learning Studio erweitern möchten. Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung und maschinellem Lernen sind nützlich.
Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Softwareentwickler, IT-Architekten, DevOps-Ingenieure und technische Projektmanager, die ihre Kenntnisse in der Nutzung von Microsoft Azure Machine ... Mehr Informationen >>