Trainieren und Bereitstellen eines Machine Learning-Modells mit Azure Machine Learning

Kurs: DP-3007T00

  • Dauer:
    • 1 Tag

Termine:

  • Durchführungsgarantie – noch Plätze verfügbar
  • Durchführung – Wahrscheinlichkeit hoch – noch Plätze verfügbar
  • Es sind keine Plätze mehr verfügbar. Bei vielen Kursen besteht eventuell dennoch die Möglichkeit online, über ein virtuelles Klassenzimmer, teilzunehmen.
  • Seminarzeiten: In der Regel finden unsere Seminare an Tag 1 von 10.00 Uhr bis 17.00 Uhr und an den folgenden Tagen von 9.00 Uhr bis 16.00 Uhr statt. Abweichungen sind möglich. Die konkreten Seminarzeiten entnehmen Sie bitte der verbindlichen Auftragsbestätigung.
14.05.2024 Virtual Classroom
  • 890 EUR / Person
Deutsch
11.06.2024 Virtual Classroom
  • 890 EUR / Person
Deutsch
01.07.2024 Virtual Classroom english
  • 890 EUR / Person
Englisch
16.07.2024 Virtual Classroom
  • 890 EUR / Person
Deutsch
13.08.2024 Virtual Classroom
  • 890 EUR / Person
Deutsch
10.09.2024 Virtual Classroom
  • 890 EUR / Person
Deutsch
15.10.2024 Virtual Classroom
  • 890 EUR / Person
Deutsch
12.11.2024 Virtual Classroom
  • 890 EUR / Person
Deutsch
10.12.2024 Virtual Classroom
  • 890 EUR / Person
Deutsch
16.12.2024 Virtual Classroom english
  • 890 EUR / Person
Englisch

Um ein Machine Learning-Modell mit Azure Machine Learning zu trainieren, müssen Sie Daten verfügbar machen und das entsprechende Compute konfigurieren. Nachdem Sie Ihre Modell- und Nachverfolgungsmodellmetriken mit MLflow trainiert haben, können Sie ihr Modell für Echtzeitvorhersagen auf einem Onlineendpunkt bereitstellen. In diesem Lernpfad erfahren Sie, wie Sie Ihren Azure Machine Learning-Arbeitsbereich einrichten, nach dem Sie ein Machine Learning-Modell trainieren und bereitstellen.

  • Verfügbarmachen von Daten in Azure Machine Learning
  • Arbeiten mit Computezielen in Azure Machine Learning
  • Verwenden von Umgebungen in Azure Machine Learning
  • Ausführen eines Trainingsskripts als Befehlsauftrag in Azure Machine Learning
  • Nachverfolgen des Modelltrainings mit MLflow in Aufträgen
  • Registrieren eines MLflow-Modells in Azure Machine Learning
  • Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Onlineendpunkt

keine

Einschließlich Microsoft Applied Skills Credential
Microsoft Applied Skills sind szenariobasierte Qualifikationsnachweise, die Teilnehmern die Validierung gezielter Fähigkeiten ermöglichen. Diese Nachweise sind ein effizienter und zuverlässiger Weg, um Kenntnisse in szenariobasierten Fertigkeiten nachzuweisen und zu vertiefen. Applied Skills Credentials werden am Ende des Kurses in einer interaktiven Laborumgebung geprüft.

Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten für aktuell gefragte Szenarien, um Kenntnisse in spezifischen szenariobasierten Skillsets zu demonstrieren, damit Sie bei jedem Projekt in Ihrer Organisation (und im Verlauf Ihrer Karriere) mehr erreichen.

  • Konzentrieren Sie sich auf ein Skillset, das speziell auf ein kritisches Geschäftsproblem oder eine Herausforderung für Organisationen ausgerichtet ist.
  • Erwerben Sie Leistungsnachweise, indem Sie online eine On-Demand-Prüfung bestehen, bei der Sie eine Reihe von Aufgaben in einer interaktiven Lab-Umgebung erfolgreich bearbeiten.
  • Erweitern Sie Ihr Profil, indem Sie Ihre von Microsoft verifizierten Leistungsnachweise und Fähigkeiten mit Ihrem beruflichen Netzwerk teilen, so dass kein Zweifel mehr an Ihrer Expertise besteht.

Wir bereiten Sie als Microsoft Training Services Partner in unseren Trainings optimal auf die Microsoft Applied Skills Credentials vor.

Im Kurspreis enthalten sind:

  • Die Original Microsoft Schulungsunterlagen in englischer Sprache und digitaler Form

Gerne führen wir dieses Training auch als Inhouse-Seminar durch. Fordern Sie Ihr individuelles Angebot an.

Der Kurs wird in deutscher und englischer Sprache angeboten.

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Blochstraße 1
D–04329 Leipzig
*Die unmittelbar dem Schul- und Bildungszweck dienenden Leistungen der SoftwareOne Deutschland GmbH sind überwiegend umsatzsteuerfrei gem. § 4 Nr. 21 a) bb) UStG. Sprechen Sie uns an – wir informieren Sie gern!