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Intermediate
10h

使用 Azure CLI 设计机器学习/深度学习模型

在本课程中,你将从全面了解 Azure 的基础知识开始,包括创建和管理 Azure 资源,以及配置 Azure CLI 环境。 接下来,你将学习如何从零开始构建 Azure 机器学习管道。随后,你将深入探讨深度学习及分布式深度学习管道的构建方法。你将掌握模型部署与调度的管理技巧,并学习完整的模型管理策略。最后,课程还将涵盖使用负责任的人工智能进行模型分析,教你如何识别并缓解模型中的潜在偏见,确保模型具备伦理性和公平性。你还将学会分析模型,找出可能的改进方向。 完成本课程后,你将全面掌握 Azure 机器学习,能够构建复杂的机器学习管道,使用在线或批量方式部署模型,并借助 MLflow 和负责任的人工智能等工具对模型进行管理与分析。

8 Lessons
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Personalized Learning
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使用 Azure CLI 设计机器学习/深度学习模型
在本课程中,你将从全面了解 Azure 的基础知识开始,包括创建和管理 Azure 资源,以及配置 Azure CLI 环境。 接下来,你将学习如何从零开始构建 Azure 机器学习管道。随后,你将深入探讨深度学习及分布式深度学习管道的构建方法。你将掌握模型部署与调度的管理技巧,并学习完整的模型管...

WHAT YOU'LL LEARN

掌握用于机器学习/深度学习的 Azure CLI 的实际应用

Content

8 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

简介
  1. 1

    Azure 简介

  2. 2

    Azure CLI 简介

  3. 3

    Azure机器学习入门

入门
  1. 1

    创建 Microsoft 帐户

  2. 2

    使用 Azure 注册

  3. 3

    Azure CLI 命令帮助

  4. 4

    Azure CLI 测验

服务部署
  1. 1

    端点与部署

  2. 2

    批量部署

  3. 3

    在线部署

  4. 4

    测试部署

  5. 5

    管理部署

  6. 6

    部署测验

创建 Azure 资源
  1. 1

    YAML 用于 Azure ML

  2. 2

    创建资源组

  3. 3

    创建工作区

  4. 4

    创建虚拟机

  5. 5

    创建计算资源

  6. 6

    创建环境

  7. 7

    创建存储

  8. 8

    创建 Azure 资源测验

构建深度学习流水线
  1. 1

    分布式深度学习的先决条件

  2. 2

    构建 TensorFlow 流水线

  3. 3

    创建 PyTorch 流水线

  4. 4

    部署 TensorFlow 模型

  5. 5

    负责任的人工智能

构建 Azure ML 管道
  1. 1

    数据集管理

  2. 2

    创建一个任务

  3. 3

    训练机器学习模型

  4. 4

    扫描参数

  5. 5

    管理机器学习模型

  6. 6

    构建端到端的机器学习流水线

结论
  1. 1

    总结!

附录
  1. 1

    设置与安装

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Course Author:Anonymous User

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