MECER MS-DP100T01 Azure இல் தரவு அறிவியல் தீர்வை வடிவமைத்தல் மற்றும் செயல்படுத்துதல்

DURATION	நிலை	தொழில்நுட்பம்	டெலிவரி முறை	பயிற்சி கடன்கள்
3 நாட்கள்	இடைநிலை	நீலநிறம்	பயிற்றுவிப்பாளர் தலைமையில்	NA

அறிமுகம்

மெஷின் லேர்னிங் தீர்வுகளை உருவாக்க, பயிற்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்த Azure சேவைகளை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பது பற்றிய தேவையான அறிவைப் பெறுங்கள். பாடநெறி ஒரு ஓவருடன் தொடங்குகிறதுview தரவு அறிவியலை ஆதரிக்கும் Azure சேவைகள். அங்கிருந்து, அஸூரின் முதன்மையான தரவு அறிவியல் சேவையான அஸூர் மெஷின் லேர்னிங் சேவையைப் பயன்படுத்தி, தரவு அறிவியல் பைப்லைனை தானியக்கமாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. இந்த பாடநெறி Azure இல் கவனம் செலுத்துகிறது மற்றும் தரவு அறிவியலை எவ்வாறு செய்வது என்று மாணவர்களுக்கு கற்பிக்கவில்லை. இது மாணவர்களுக்கு ஏற்கனவே தெரியும் என்று கருதப்படுகிறது.

பார்வையாளர்கள் ப்ரோFILE

இந்த பாடநெறி தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் பயன்படுத்துவதற்கும் குறிப்பிடத்தக்க பொறுப்புகளைக் கொண்டவர்களை இலக்காகக் கொண்டது.

முன்நிபந்தனைகள்

இந்த பாடத்திட்டத்தில் சேருவதற்கு முன், மாணவர்கள் கண்டிப்பாக:

• அசூர் அடிப்படைகள்
• தரவை எவ்வாறு தயாரிப்பது, மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பது மற்றும் சிறந்த ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு போட்டியிடும் மாதிரிகளை மதிப்பீடு செய்வது உள்ளிட்ட தரவு அறிவியலைப் புரிந்துகொள்வது.
• பைதான் நிரலாக்க மொழியில் நிரல் செய்வது மற்றும் பைதான் நூலகங்களைப் பயன்படுத்துவது எப்படி: பாண்டாஸ், ஸ்கிகிட்-லெர்ன், மேட்ப்லோட்லிப் மற்றும் சீபார்ன்.

பாடநெறி நோக்கங்கள்

இந்த பாடத்திட்டத்தை முடித்த பிறகு, மாணவர்கள் செய்ய முடியும்:

• அசூரில் தரவு அறிவியலைப் புரிந்து கொள்ளுங்கள்
• இறுதி முதல் இறுதி செயல்முறையை தானியக்கமாக்குவதற்கு இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தவும்
• இயந்திர கற்றல் சேவையை நிர்வகிக்கவும் மற்றும் கண்காணிக்கவும்

 

தொகுதி 1: Azure Machine Learning உடன் தொடங்குதல்
இந்த தொகுதியில், Azure Machine Learning பணியிடத்தை எவ்வாறு வழங்குவது மற்றும் தரவு, கணக்கீடு, மாதிரி பயிற்சி குறியீடு, பதிவு செய்யப்பட்ட அளவீடுகள் மற்றும் பயிற்சி பெற்ற மாதிரிகள் போன்ற இயந்திர கற்றல் சொத்துக்களை எவ்வாறு நிர்வகிப்பது என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள். எப்படி பயன்படுத்துவது என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள் web-அடிப்படையிலான Azure Machine Learning ஸ்டுடியோ இடைமுகம் மற்றும் Azure Machine Learning SDK மற்றும் உங்கள் பணியிடத்தில் உள்ள சொத்துக்களுடன் பணிபுரிய விஷுவல் ஸ்டுடியோ கோட் மற்றும் Jupyter நோட்புக்குகள் போன்ற டெவலப்பர் கருவிகள்.
பாடங்கள்

• அசூர் இயந்திர கற்றல் அறிமுகம்
• Azure Machine Learning உடன் பணிபுரிதல்
• ஆய்வகம்: அசூர் இயந்திர கற்றல் பணியிடத்தை உருவாக்கவும்
• Azure Machine Learning பணியிடத்தை வழங்குதல்
• Azure Machine Learning உடன் பணிபுரிய கருவிகள் மற்றும் குறியீட்டைப் பயன்படுத்தவும்

தொகுதி 2: இயந்திர கற்றலுக்கான காட்சி கருவிகள்
இந்த தொகுதி தானியங்கி இயந்திர கற்றல் மற்றும் வடிவமைப்பாளர் காட்சி கருவிகளை அறிமுகப்படுத்துகிறது, எந்த குறியீட்டையும் எழுதாமல் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்கவும், மதிப்பீடு செய்யவும் மற்றும் பயன்படுத்தவும்.
பாடங்கள்

• தானியங்கி இயந்திர கற்றல்
• அசூர் இயந்திர கற்றல் வடிவமைப்பாளர்

ஆய்வகம்: தானியங்கி இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தவும்
ஆய்வகம்: Azure Machine Learning Designer ஐப் பயன்படுத்தவும்
இந்த தொகுதியை முடித்த பிறகு, உங்களால் முடியும்

• இயந்திர கற்றல் மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க தானியங்கி இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்தவும்
• ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிக்க அசூர் மெஷின் லேர்னிங் டிசைனரைப் பயன்படுத்தவும்

தொகுதி 3: இயங்கும் சோதனைகள் மற்றும் பயிற்சி மாதிரிகள்

இந்தத் தொகுதியில், தரவுச் செயலாக்கம், மாதிரிப் பயிற்சிக் குறியீடு ஆகியவற்றை இணைக்கும் சோதனைகளை நீங்கள் தொடங்குவீர்கள், மேலும் இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிக்க அவற்றைப் பயன்படுத்துவீர்கள். பாடங்கள்

• சோதனைகள் அறிமுகம்
• பயிற்சி மற்றும் பதிவு மாதிரிகள்

ஆய்வகம்: ரயில் மாதிரிகள்
ஆய்வகம்: சோதனைகளை இயக்கவும்
இந்த தொகுதியை முடித்த பிறகு, உங்களால் முடியும்

• Azure Machine Learning பணியிடத்தில் குறியீடு அடிப்படையிலான சோதனைகளை இயக்கவும்
• இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்து பதிவு செய்யவும்

தொகுதி 4: தரவுத் தரவுகளுடன் பணிபுரிதல்
எந்த இயந்திரக் கற்றல் பணிச்சுமையிலும் இது ஒரு அடிப்படை அங்கமாகும், எனவே இந்த தொகுதியில், Azure Machine Learning பணியிடத்தில் டேட்டாஸ்டோர்கள் மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளை எவ்வாறு உருவாக்குவது மற்றும் நிர்வகிப்பது மற்றும் மாதிரி பயிற்சி சோதனைகளில் அவற்றை எவ்வாறு பயன்படுத்துவது என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள்.
பாடங்கள்

• டேட்டாஸ்டோர்களுடன் பணிபுரிதல்
• தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிதல்

ஆய்வகம்: தரவுகளுடன் வேலை செய்யுங்கள்
இந்த தொகுதியை முடித்த பிறகு, உங்களால் முடியும்

• டேட்டாஸ்டோர்களை உருவாக்கி பயன்படுத்தவும்
• தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்கி பயன்படுத்தவும்

தொகுதி 5: கணினியுடன் பணிபுரிதல்
மேகக்கணியின் முக்கிய நன்மைகளில் ஒன்று, தேவைக்கேற்ப வளங்களைக் கணக்கிடும் திறன் மற்றும் அவற்றை உங்கள் சொந்த வன்பொருளில் சாத்தியமில்லாத அளவிற்கு இயந்திர கற்றல் செயல்முறைகளை அளவிடும் திறன் ஆகும். இந்த தொகுதியில், சோதனைகளுக்கான நிலையான இயக்க நேர நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்யும் சோதனை சூழல்களை எவ்வாறு நிர்வகிப்பது மற்றும் சோதனை ஓட்டங்களுக்கான கணக்கீட்டு இலக்குகளை எவ்வாறு உருவாக்குவது மற்றும் பயன்படுத்துவது என்பதை நீங்கள் கற்றுக் கொள்வீர்கள்.
பாடங்கள்

• சுற்றுச்சூழலுடன் பணிபுரிதல்
• கணினி இலக்குகளுடன் பணிபுரிதல்

ஆய்வகம்: கம்ப்யூட்டுடன் வேலை செய்யுங்கள்
இந்த தொகுதியை முடித்த பிறகு, உங்களால் முடியும்

• சூழல்களை உருவாக்கி பயன்படுத்தவும்
• கணக்கீட்டு இலக்குகளை உருவாக்கி பயன்படுத்தவும்

தொகுதி 6: பைப்லைன்களுடன் ஆபரேஷன்களை ஒழுங்கமைத்தல்
தரவுச் சொத்துக்கள் மற்றும் வளங்களைக் கணக்கிடும் சோதனைகளாக இயங்கும் பணிச்சுமைகளின் அடிப்படைகளை இப்போது நீங்கள் புரிந்துகொண்டுள்ளீர்கள், இணைக்கப்பட்ட படிகளின் பைப்லைன்களாக இந்தப் பணிச்சுமைகளை எவ்வாறு ஒழுங்கமைப்பது என்பதை அறிய வேண்டிய நேரம் இது. Azure இல் பயனுள்ள இயந்திர கற்றல் செயல்பாட்டு (ML Ops) தீர்வை செயல்படுத்துவதற்கு பைப்லைன்கள் முக்கியம், எனவே இந்த தொகுதியில் அவற்றை எவ்வாறு வரையறுத்து இயக்குவது என்பதை நீங்கள் ஆராய்வீர்கள்.
பாடங்கள்

• பைப்லைன்கள் அறிமுகம்
• பைப்லைன்களை வெளியிடுதல் மற்றும் இயக்குதல்

ஆய்வகம்: ஒரு பைப்லைனை உருவாக்கவும்
இந்த தொகுதியை முடித்த பிறகு, உங்களால் முடியும்

• இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளை தானியக்கமாக்க குழாய்களை உருவாக்கவும்
• பைப்லைன் சேவைகளை வெளியிட்டு இயக்கவும்

தொகுதி 7: மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் நுகர்தல்
மாதிரிகள் கணிப்புகள் மூலம் முடிவெடுக்க உதவும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, எனவே அவை பயன்படுத்தப்படும்போது மட்டுமே பயனுள்ளதாக இருக்கும் மற்றும் பயன்பாடு நுகர்வதற்கு கிடைக்கும். இந்த தொகுதியில் நிகழ்நேர அனுமானத்திற்கும், தொகுதி அனுமானத்திற்கும் மாதிரிகளை எவ்வாறு வரிசைப்படுத்துவது என்பதை அறியவும்.
பாடங்கள்

• நிகழ் நேர அனுமானம்
• தொகுதி அனுமானம்
• தொடர்ச்சியான ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் விநியோகம்

ஆய்வகம்: நிகழ்நேர அனுமான சேவையை உருவாக்கவும்
ஆய்வகம்: ஒரு தொகுதி அனுமான சேவையை உருவாக்கவும்
இந்த தொகுதியை முடித்த பிறகு, உங்களால் முடியும்

• ஒரு மாதிரியை நிகழ்நேர அனுமான சேவையாக வெளியிடவும்
• ஒரு மாதிரியை ஒரு தொகுதி அனுமான சேவையாக வெளியிடவும்
• தொடர்ச்சியான ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் விநியோகத்தை செயல்படுத்துவதற்கான நுட்பங்களை விவரிக்கவும்

தொகுதி 8: பயிற்சி உகந்த மாதிரிகள்
இதன் மூலம் எஸ்tage பாடத்திட்டத்தில், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளைப் பயிற்றுவித்தல், வரிசைப்படுத்துதல் மற்றும் நுகர்வு ஆகியவற்றுக்கான இறுதி முதல் இறுதி செயல்முறையை நீங்கள் கற்றுக்கொண்டீர்கள்; ஆனால் உங்கள் தரவுக்கான சிறந்த முன்கணிப்பு வெளியீடுகளை உங்கள் மாதிரி உருவாக்குவதை எப்படி உறுதிப்படுத்துவது? இந்த தொகுதியில், அட்வான் எடுக்க ஹைப்பர் பாராமீட்டர் ட்யூனிங் மற்றும் தானியங்கி இயந்திர கற்றலை எவ்வாறு பயன்படுத்தலாம் என்பதை நீங்கள் ஆராய்வீர்கள்.tagகிளவுட் அளவிலான கணக்கீடு மற்றும் உங்கள் தரவுக்கான சிறந்த மாதிரியைக் கண்டறியவும்.
பாடங்கள்

• ஹைப்பர்பாராமீட்டர் டியூனிங்
• தானியங்கி இயந்திர கற்றல்

ஆய்வகம்: SDK இலிருந்து தானியங்கி இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தவும்
ஆய்வகம்: இந்த தொகுதியை முடித்த பிறகு, ஹைப்பர்பாரமீட்டர்களை டியூன் செய்யுங்கள்

• மாதிரி பயிற்சிக்கான உயர் அளவுகோல்களை மேம்படுத்தவும்
• உங்கள் தரவுக்கான உகந்த மாதிரியைக் கண்டறிய தானியங்கி இயந்திரக் கற்றலைப் பயன்படுத்தவும்

தொகுதி 9: பொறுப்பான இயந்திர கற்றல்
தரவு விஞ்ஞானிகளுக்கு அவர்கள் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வதையும், இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளை பொறுப்புடன் பயிற்றுவிப்பதையும் உறுதிப்படுத்த வேண்டிய கடமை உள்ளது; தனிப்பட்ட தனியுரிமைக்கு மதிப்பளித்தல், சார்புகளைத் தணித்தல் மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மையை உறுதி செய்தல். இந்த தொகுதி பொறுப்பான இயந்திர கற்றல் கொள்கைகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான சில பரிசீலனைகள் மற்றும் நுட்பங்களை ஆராய்கிறது. பாடங்கள்

• வேறுபட்ட தனியுரிமை
• மாதிரி விளக்கம்
• நேர்மை

ஆய்வகம்: வித்தியாசமான ஆதாரத்தை ஆராயுங்கள்
ஆய்வகம்: மாதிரிகளை விளக்கவும்
ஆய்வகம்: அநியாயத்தைக் கண்டறிந்து தணிக்க இந்தத் தொகுதியை முடித்த பிறகு, உங்களால் முடியும்

• தரவு பகுப்பாய்விற்கு வேறுபட்ட ஆதாரத்தைப் பயன்படுத்தவும்
• இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை விளக்குவதற்கு விளக்கிகளைப் பயன்படுத்தவும்
• நேர்மைக்கான மாதிரிகளை மதிப்பிடுங்கள்

தொகுதி 10: கண்காணிப்பு மாதிரிகள்
ஒரு மாதிரி பயன்படுத்தப்பட்ட பிறகு, உற்பத்தியில் அந்த மாதிரி எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதும், தரவுச் சறுக்கல் காரணமாக அதன் செயல்திறனில் ஏதேனும் சிதைவைக் கண்டறிவதும் முக்கியம். இந்த தொகுதி மாதிரிகள் மற்றும் அவற்றின் தரவை கண்காணிப்பதற்கான நுட்பங்களை விவரிக்கிறது. பாடங்கள்

• பயன்பாட்டு நுண்ணறிவுகளுடன் மாதிரிகளை கண்காணித்தல்
• தரவு சறுக்கல் கண்காணிப்பு

ஆய்வகம்: தரவு இழுவை கண்காணிக்கவும்
ஆய்வகம்: பயன்பாட்டு நுண்ணறிவுகளுடன் ஒரு மாதிரியைக் கண்காணிக்கவும்
இந்த தொகுதியை முடித்த பிறகு, உங்களால் முடியும்

• வெளியிடப்பட்ட மாதிரியைக் கண்காணிக்க, பயன்பாட்டு நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தவும்
• தரவு சறுக்கலைக் கண்காணிக்கவும்

தொடர்புடைய சான்றிதழ்கள் & தேர்வு

இந்தப் பாடநெறி மைக்ரோசாஃப்ட் DP-100: Azure தேர்வில் தரவு அறிவியல் தீர்வை வடிவமைத்தல் மற்றும் செயல்படுத்துதல் ஆகியவற்றை எழுதுவதற்கு பிரதிநிதிகளைத் தயார்படுத்தும்.

ஆவணங்கள் / ஆதாரங்கள்

MECER MS-DP100T01 Azure இல் தரவு அறிவியல் தீர்வை வடிவமைத்தல் மற்றும் செயல்படுத்துதல் [pdf] பயனர் வழிகாட்டி MS-DP100T01 Azure இல் தரவு அறிவியல் தீர்வை வடிவமைத்தல் மற்றும் செயல்படுத்துதல், MS-DP100T01, Azure இல் தரவு அறிவியல் தீர்வை வடிவமைத்தல் மற்றும் செயல்படுத்துதல்

குறிப்புகள்

• பயனர் கையேடு