MECER MS-DP100T01 Тарҳрезӣ ва татбиқи ҳалли илмии маълумот дар Azure
| ДАВЛАТ | ДАРАЧА | ТЕХНОЛОГИЯ | РАСОНДАН УСУЛИ |
ТАЪЛИМ Кредитхо |
| 3 рӯз | Миёна | Азур | Инструктор рохбарй мекунад | NA |
МУҚАДДИМА
Маълумоти заруриро дар бораи чӣ гуна истифода бурдани хидматҳои Azure барои таҳия, омӯзиш ва ҷойгиркунии қарорҳои омӯзиши мошинсозӣ ба даст оред. Курс бо тамомкунӣ оғоз меёбадview хидматҳои Azure, ки илми маълумотро дастгирӣ мекунанд. Аз он ҷо, он ба истифодаи хидмати пешбари илмии Azure, хидмати Azure Machine Learning барои автоматикунонии лӯлаи илми маълумот тамаркуз мекунад. Ин курс ба Azure нигаронида шудааст ва ба донишҷӯ тарзи кор кардани илми маълумотро намеомӯзад. Тахмин меравад, ки донишҷӯён инро аллакай медонанд.
AUDIENCE PROFILE
Ин курс ба олимони маълумот ва онҳое нигаронида шудааст, ки дар таълим ва татбиқи моделҳои омӯзиши мошин масъулият доранд.
ШАРТҲО
Пеш аз иштирок дар ин курс, донишҷӯён бояд:
- Асосҳои Azure
- Фаҳмиши илми маълумот, аз ҷумла чӣ гуна омода кардани маълумот, омӯзонидани моделҳо ва арзёбии моделҳои рақобаткунанда барои интихоби беҳтарин.
- Чӣ гуна бояд бо забони барномасозии Python барномасозӣ кард ва китобхонаҳои Python -ро истифода бурд: pandas, scikit-learn, matplotlib ва seaborn.
МАКСАДХОИ КУРС
Пас аз хатми ин курс, донишҷӯён метавонанд:
- Илми маълумотро дар Azure фаҳмед
- Барои автоматикунонии раванди ба охир расидани Machine Learning -ро истифода баред
- Хизматрасонии омӯзиши мошинҳоро идора ва назорат кунед
Модули 1: Оғози кор бо Azure Machine Learning
Дар ин модул, шумо мефаҳмед, ки чӣ тавр фароҳам овардани фазои кории Azure Machine Learning ва истифодаи онро барои идоракунии дороиҳои омӯзиши мошинсозӣ, ба монанди додаҳо, ҳисобҳо, коди омӯзиши модел, метрикаи сабтшуда ва моделҳои омӯзонидашуда истифода баред. Шумо чӣ гуна истифода бурдани онро меомӯзед web-интерфейси студияи Azure Machine Learning, инчунин SDK Azure Machine Learning ва асбобҳои таҳиякунанда ба монанди Visual Studio Code ва Jupyter Notebooks барои кор бо дороиҳо дар фазои кории шумо.
Дарсҳо
- Муқаддима ба Azure Machine Learning
- Кор бо Azure Machine Learning
- Лаборатория: Фазои кории Azure Machine Learning эҷод кунед
- Таъмин кардани фазои кории Azure Machine Learning
- Барои кор бо Azure Machine Learning асбобҳо ва рамзро истифода баред
Модули 2: Воситаҳои визуалӣ барои омӯзиши мошинҳо
Ин модул абзорҳои визуалии омӯзиши автоматии мошинсозӣ ва тарроҳиро муаррифӣ мекунад, ки шумо метавонед онҳоро барои омӯзиш, арзёбӣ ва ҷобаҷогузории моделҳои омӯзиши мошинсозӣ бидуни навиштани ягон код истифода баред.
Дарсҳо
- Омӯзиши автоматикии мошинӣ
- Дизайнери омӯзиши мошинҳои Azure
Лаборатория: Омӯзиши автоматии мошинро истифода баред
Лаборатория: Азure Machine Learning Designer -ро истифода баред
Пас аз ба итмом расонидани ин модул, шумо метавонед
- Барои омӯзонидани модели омӯзиши мошинсозӣ омӯзиши автоматиро истифода баред
- Барои таълим додани модел тарроҳии Azure Machine Learning -ро истифода баред
Модули 3: Таҷрибаҳои иҷрошаванда ва моделҳои омӯзишӣ
Дар ин модул шумо бо таҷрибаҳое оғоз хоҳед кард, ки коркарди маълумот, рамзи таълими моделиро фаро мегиранд ва онҳоро барои омӯзиши моделҳои омӯзиши мошин истифода мебаранд. Дарсҳо
- Муқаддима ба таҷрибаҳо
- Моделҳои омӯзиш ва сабти ном
Лаборатория: Моделҳои қатора
Лаборатория: Таҷрибаҳоро иҷро кунед
Пас аз ба итмом расонидани ин модул, шумо метавонед
- Дар фазои кории Azure Machine Learning таҷрибаҳоро дар асоси код иҷро кунед
- Моделҳои омӯзиши мошинро омӯзонед ва ба қайд гиред
Модули 4: Кор бо маълумоти додаҳо
унсури бунёдии ҳама гуна сарбории омӯзиши мошинсозӣ мебошад, аз ин рӯ дар ин модул шумо чӣ гуна эҷод ва идора кардани анборҳо ва маҷмӯаҳои додаҳоро дар фазои кории Azure Machine Learning ва чӣ гуна истифода бурдани онҳоро дар таҷрибаҳои омӯзиши модел меомӯзед.
Дарсҳо
- Кор бо Datastore
- Кор бо маҷмӯи додаҳо
Лаборатория: Бо маълумот кор кунед
Пас аз ба итмом расонидани ин модул, шумо метавонед
- Захираҳои додаҳо эҷод ва истифода баред
- Маҷмӯи додаҳо эҷод ва истифода баред
Модули 5: Кор бо ҳисоббарорӣ
Яке аз бартариҳои калидии абр қобилияти истифодаи захираҳои ҳисоббарорӣ мувофиқи талабот ва истифодаи онҳо барои миқёси равандҳои омӯзиши мошинсозӣ ба дараҷае мебошад, ки дар сахтафзори шахсии шумо ғайриимкон аст. Дар ин модул шумо тарзи идора кардани муҳити озмоиширо меомӯзед, ки мутобиқати пайвастаи вақти корро барои таҷрибаҳо таъмин мекунанд ва чӣ гуна эҷод ва истифода бурдани ҳадафҳои ҳисоббарорӣ барои таҷрибаҳои таҷрибавӣ.
Дарсҳо
- Кор бо муҳити зист
- Кор бо ҳадафҳои ҳисоббарор
Лаборатория: Бо Compute кор кунед
Пас аз ба итмом расонидани ин модул, шумо метавонед
- Муҳитҳо эҷод ва истифода баред
- Ҳадафҳои ҳисобкуниро эҷод ва истифода баред
Модули 6: Ташкили амалиётҳо бо қубурҳо
Акнун, ки шумо асосҳои иҷроиши сарбории корро ҳамчун таҷрибаҳое, ки дороиҳои додаҳо ва захираҳои ҳисоббарориро истифода мебаранд, дарк мекунед, вақти он расидааст, ки чӣ гуна ташкили ин сарбории корӣ ҳамчун қубурҳои қадамҳои пайвастшуда омӯхта шавад. Қубурҳо калиди татбиқи ҳалли самараноки Омӯзиши Омӯзиш (ML Ops) дар Azure мебошанд, аз ин рӯ шумо меомӯзед, ки чӣ гуна онҳоро дар ин модул муайян ва иҷро кардан мумкин аст.
Дарсҳо
- Муқаддима ба қубурҳо
- Нашр ва иҷро кардани қубурҳо
Лаборатория: Эҷоди қубур
Пас аз ба итмом расонидани ин модул, шумо метавонед
- Барои автоматикунонии ҷараёни омӯзиши мошинсозӣ қубурҳо эҷод кунед
- Хидматҳои қубурро нашр ва иҷро кунед
Модули 7: Ҷойгиркунӣ ва истеъмоли моделҳо
Моделҳо барои кӯмак расонидан ба қабули қарор тавассути пешгӯиҳо тарҳрезӣ шудаанд, аз ин рӯ онҳо танҳо ҳангоми ҷойгиркунӣ муфиданд ва барои истеъмоли барнома дастрасанд. Дар ин модул омӯзед, ки чӣ гуна истифода бурдани моделҳо барои хулосабарории вақти воқеӣ ва хулосаи гурӯҳӣ.
Дарсҳо
- Хулосаи вақти воқеӣ
- Хулосаи гурӯҳӣ
- Интегратсия ва интиқоли доимӣ
Лаборатория: Эҷоди хадамоти хулосабарорӣ дар вақти воқеӣ
Лаборатория: Эҷоди як хидмати хулосабарории гурӯҳӣ
Пас аз ба итмом расонидани ин модул, шумо метавонед
- Моделро ҳамчун хидмати хулосабарорӣ дар вақти воқеӣ нашр кунед
- Моделро ҳамчун хидмати хулосаи гурӯҳӣ нашр кунед
- Усулҳои татбиқи ҳамгироӣ ва интиқоли пайвастаро тавсиф кунед
Модули 8: Омӯзиши моделҳои оптималӣ
Бо ин СtagАлбатта, шумо раванди ба охир расидани омӯзиш, ҷойгиркунӣ ва истеъмоли моделҳои омӯзиши мошинро омӯхтед; аммо чӣ гуна шумо кафолат медиҳед, ки модели шумо беҳтарин натиҷаҳоро барои маълумоти шумо пешгӯӣ мекунад? Дар ин модул шумо мефаҳмед, ки чӣ тавр шумо метавонед танзими гиперпараметр ва омӯзиши автоматии мошинро барои гирифтани пешрафт истифода баредtage аз ҳисоббарории миқёси абрӣ ва беҳтарин модели маълумоти шуморо пайдо кунед.
Дарсҳо
- Танзими гиперпараметр
- Омӯзиши автоматикии мошинӣ
Лаборатория: Омӯзиши автоматии мошинро аз SDK истифода баред
Лаборатория: Танзими гиперпараметрҳо Пас аз ба итмом расонидани ин модул, шумо метавонед
- Гиперпараметрҳоро барои омӯзиши модел оптимизатсия кунед
- Омӯзиши автоматии мошиниро барои пайдо кардани модели оптималии маълумоти шумо истифода баред
Модули 9: Омӯзиши мошинҳои масъул
Олимони маълумот вазифадоранд, ки маълумотро таҳлил кунанд ва моделҳои омӯзиши мошинро бомасъулият омӯзонанд; эҳтироми дахолатнопазирии инфиродӣ, кам кардани ғаразнокӣ ва таъмини шаффофият. Ин модул баъзе мулоҳизаҳо ва усулҳоро барои татбиқи принсипҳои масъулиятноки омӯзиши мошинҳо меомӯзад. Дарсҳо
- Махфияти дифференсиалӣ
- Тафсири модел
- Инсоф
Лаборатория: Истеҳсоли дифференсиалиро омӯзед
Лаборатория: Моделҳои тарҷума
Лаборатория: Ошкор ва кам кардани беадолатӣ Пас аз анҷоми ин модул, шумо метавонед
- Татбиқи дифференсиалӣ барои таҳлили додаҳо
- Барои тафсири моделҳои омӯзиши мошинсозӣ шарҳдиҳандаҳоро истифода баред
- Моделҳоро барои адолат арзёбӣ кунед
Модули 10: Моделҳои мониторинг
Пас аз ҷойгиркунии модел, фаҳмидани он, ки модел дар истеҳсолот чӣ гуна истифода мешавад ва муайян кардани ҳама гуна таназзули самаранокии он аз сабаби интиқоли маълумот муҳим аст. Ин модул усулҳои мониторинги моделҳо ва маълумоти онҳоро тавсиф мекунад. Дарсҳо
- Мониторинги моделҳо бо Insights Application
- Мониторинги Дрифт
Лаборатория: Мониторинги Дрифт
Лаборатория: Мониторинги модел бо фаҳмиши барнома
Пас аз ба итмом расонидани ин модул, шумо метавонед
- Барои назорат кардани модели нашршуда аз Application Insights истифода баред
- Мониторинги интиқоли маълумот
СЕРТИФИКАТҲО ВА ИМТИҲОНҲОИ алоқаманд
Ин курс вакилонро барои навиштани Microsoft DP-100: Тарҳрезӣ ва татбиқи ҳалли илми маълумот дар имтиҳони Azure омода мекунад.
Ҳуҷҷатҳо / Сарчашмаҳо
 |
MECER MS-DP100T01 Тарҳрезӣ ва татбиқи ҳалли илмии маълумот дар Azure [pdf] Дастури корбар MS-DP100T01 Тарҳрезӣ ва татбиқи ҳалли илмии маълумот дар Azure, MS-DP100T01, тарҳрезӣ ва татбиқи ҳалли илмии маълумот дар Azure |
