Azure Machine Learning
Cycle de vie complet d'un modèle sur Azure Machine Learning, de l'espace de travail au point de terminaison.
Durée du cours : 7h
Ce que vous allez apprendre
- Structurer un espace de travail et ses ressources de calcul
- Déclarer un environnement reproductible pour l'entraînement
- Lancer des tâches et comparer les exécutions
- Déployer un modèle sur un point de terminaison géré
- Automatiser avec des chaînes de traitement et des déclencheurs
Prérequis
- Python et apprentissage supervisé
- Notions de cloud Azure
Modules du cours
- Espace de travail Azure ML et organisation des ressources
- Cibles de calcul : instances, grappes, calcul à la demande
- Jeux de données et magasins de données
- Environnements et images conteneurisées
- Tâches d'entraînement et suivi des exécutions
- AutoML : usages pertinents et limites
- Registre de modèles et versionnage
- Points de terminaison en ligne et par lots
- Chaînes de traitement et planification
- Surveillance, quotas et coûts
Évaluation et attestation
Le parcours se termine par un examen de 40 questions qui couvre tous les modules. En cas de réussite, une attestation d'achèvement est délivrée ; son numéro est vérifiable sur la plateforme.
Les cours gratuits, eux, se concluent par un quiz de 5 questions avec un aperçu de l'attestation, sans certification.