Seminar-Konfigurator

Detaillierte Beschreibung

Microsoft Azure

Perform Cloud Data Science with Machine Learning

Inhalte
  • 1. Tag
  • Einführung in Machine Learning
  • Was ist Machine Learning?
  • Machine Learning Algorithmen und Sprachen
  • Azure Machine Learning Studio
  • Experiments nutzen und evaluieren
  • Einführung in Azure Machine Learning
  • Verwalten von Datasets
  • Kategorisierung von Daten
  • Daten in Azure ML importieren
  • Daten untersuchen und transformieren
  • Daten für Azure ML vorbereiten
  • Data pre-processing
  • Umgehen mit unvollständigen Datasets
  • 2. Tag
  • Verwenden von Feature Engineering und Selection
  • Vorbereiten der Datasets
  • Verwenden von Join
  • Aufbau von Azure ML Models
  • Azure ML Workflows
  • Scoring und Evaluierung von Models
  • Regression Algorithmen
  • Neurale Netzwerke
  • 3. Tag
  • Classification und Clustering
  • Classification Algorithmen
  • Clustering Techniken
  • k-means Sections
  • PCA for anomaly detection
  • Verwenden von R und Python mit Azure ML
  • Daten mit R untersuchen
  • Analyse von Daten mit Python
  • Jupyter notebooks
  • 4. Tag
  • Initialisierung und Optimierung von ML Models
  • Hyper-Parameters
  • Kombination von Algorithmen und Models
  • Ensembles
  • Bereitsstellen von Azure ML Models
  • Deployment und Publishing
  • Experimiente bereitstellen
  • Verwenden von Cognitive Services
  • Processing language
  • Verarbeiten von Bildern und Videos
  • 5. Tag
  • Machine Learning mit HDInsight
  • Einführung in HDInsight
  • HDInsight Cluster Types
  • Verwenden von R Services mit ML
  • Überblick R and R Server
  • Deployment von DSVM
  • Verwenden einer Remote R Sitzung
  • R Scripting in T-SQL Statements
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