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Pipelines de Aprendizado de Máquina com Azure ML Studio

  • até 2 horas
  • Iniciante

Neste curso baseado em projetos, você construirá um pipeline de aprendizado de máquina de ponta a ponta no Azure ML Studio sem escrever código. Ganhe experiência prática implantando um modelo treinado como um serviço web do Azure, aprimorando suas habilidades em aprendizado de máquina aplicado.

  • Aprendizado de Máquina
  • Processamento de Dados
  • Implantação de Modelos
  • Azure ML Studio

Visão Geral

Este curso oferece uma abordagem prática para construir pipelines de aprendizado de máquina usando o Azure ML Studio. Você aprenderá a pré-processar dados, treinar e avaliar modelos, e implantá-los como serviços web. O curso é projetado para fornecer experiência prática com tarefas do mundo real, aumentando sua confiança no uso das ferramentas e tecnologias mais recentes.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Iniciantes em Aprendizado de Máquina

Indivíduos que são novos no aprendizado de máquina e querem aprender a construir pipelines usando o Azure ML Studio.

Entusiastas de Ciência de Dados

Pessoas interessadas em ciência de dados que desejam ganhar experiência prática com fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.

Profissionais de TI

Profissionais de TI que buscam aprimorar suas habilidades em implantar modelos de aprendizado de máquina como serviços web.

Este curso oferece uma introdução prática à construção de pipelines de aprendizado de máquina usando o Azure ML Studio, ideal para iniciantes e profissionais de TI. Ganhe experiência prática com tarefas do mundo real e aprenda a implantar modelos como serviços web, melhorando suas perspectivas de carreira.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Compreensão básica dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina

  • Familiaridade com conceitos de processamento de dados

  • Experiência com ferramentas baseadas em nuvem é benéfica

O que vai aprender?

Introdução e Visão Geral do Projeto
Uma visão geral do projeto e seus objetivos, preparando o cenário para as tarefas futuras.
Limpeza de Dados
Aprenda a limpar e preparar dados para modelos de aprendizado de máquina.
Contabilizando o Desequilíbrio de Classes
Entenda como lidar com o desequilíbrio de classes em conjuntos de dados para melhorar o desempenho do modelo.
Treinamento de um Modelo de Árvore de Decisão Reforçada de Duas Classes e Ajuste de Hiperparâmetros
Treine um modelo de Árvore de Decisão Reforçada de Duas Classes e aprenda a ajustar seus hiperparâmetros para desempenho ideal.
Pontuação e Avaliação dos Modelos
Avalie o desempenho do modelo treinado usando dados de teste e métricas de pontuação.
Publicação do Modelo Treinado como um Serviço Web para Inferência
Implante o modelo treinado como um serviço web, permitindo previsões em tempo real.

O que dizem os alunos sobre este curso

  • “Muito prático. Deveria ter um pouco mais de teoria, no entanto.”

    Anônimo

  • “É ótimo para minha sessão de aprendizado de Pipelines de Aprendizado de Máquina! Obrigado por este curso.”

    Anônimo

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