L'essor des machines

Aperçu

Explorez l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive avec Azure ML dans cette introduction, animée par le Directeur de l'Architecture de Microsoft, Josh Holmes.

Programme

• Introduction et Objectifs du Cours
Aperçu de l'apprentissage automatique et de l'analytique prédictive
Objectifs et Résultats du Cours
• Introduction à l'Apprentissage Automatique
Notions de Base de l'Apprentissage Automatique
Concepts Clés de l'Analytique Prédictive
Types de Modèles d'Apprentissage Automatique
• Aperçu d'Azure Machine Learning
Introduction à Azure Machine Learning Studio
Configuration de l'Environnement Azure ML
Navigation dans l'Espace de Travail Azure ML
• Préparation et Exploration des Données
Importation et Nettoyage des Données
Techniques de Transformation des Données
Visualisation des Données avec Azure ML
• Construction de Modèles d'Apprentissage Automatique
Sélection des Algorithmes
Entraînement et Validation des Modèles
Évaluation de la Performance des Modèles
• Fonctionnalités Avancées d'Azure ML
Apprentissage Automatique Assisté
Utilisation de Modèles Prédéfinis dans Azure
Ajustement des Hyperparamètres
• Déploiement et Gestion des Modèles
Déploiement de Modèles en tant que Services Web
Surveillance des Modèles Déployés
Gestion du Cycle de Vie des Modèles dans Azure ML
• Études de Cas et Applications Réelles
Cas d'Utilisation Spécifiques à l'Industrie
Histoires de Succès Utilisant Azure ML
• Considérations Éthiques dans l'IA
Compréhension du Biais dans les Modèles d'IA
Assurer la Confidentialité et la Sécurité avec Azure ML
• Sessions Pratiques en Laboratoire
Projet de A à Z utilisant Azure ML
Collaboration et Travail de Groupe dans Azure
• Résumé du Cours et Étapes Suivantes
Récapitulatif des Principaux Apprentissages
Ressources pour Poursuivre l'Étude de l'IA et d'Azure

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Sujets

Conférences