DP-100 Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01)

Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 4-tägigen Kurs "Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure (DP-100T01)" erhalten Sie eine umfassende Einführung in Azure Machine Learning und lernen, wie Sie damit arbeiten können. Sie werden mit den Visual Tools für Machine Learning vertraut gemacht und erfahren, wie Sie automatisiertes Machine Learning nutzen können. Der Kurs deckt das Durchführen von Experimenten und das Trainieren von Modellen ab. Sie lernen, mit Daten umzugehen, Compute zu nutzen und Vorgänge mit Pipelines zu orchestrieren. Zusätzlich werden Themen wie Continuous Integration und Delivery, Training optimaler Modelle, verantwortungsvolles Machine Learning und Monitoring von Modellen behandelt. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, effektiv Datenwissenschafts-Lösungen auf Azure zu entwerfen und umzusetzen.

Teilnehmer - Zielgruppe

• Datenspezialisten
• Personen mit hoher Verantwortung für die Entwicklung und den Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens

Kurs - Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Kenntnisse der Datenverarbeitung.

Seminardauer

• 4 Tage
• 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

• nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Entwurf einer Strategie zur Datenaufnahme für Projekte des maschinellen Lernens

• Identifizieren der Datenquelle und des Formats
• Wählen, wie Daten an Machine Learning-Workflows übergeben werden sollen
• Entwerfen einer Datenübernahme-Lösung

Entwurf einer Lösung für das Training von Modellen für maschinelles Lernen

• Identifizieren der Machine Learning-Aufgaben
• Auswählen eines Dienstes zum Trainieren eines Modells
• Auswählen zwischen Rechenoptionen

Entwerfen einer Lösung für die Bereitstellung von Modellen

• Verstehen, wie ein Modell genutzt wird
• Entscheiden, ob das Modell an einen Echtzeit- oder Batch-Endpunkt bereitgestellt wird

Erkunden Sie die Ressourcen und Assets des Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs

• Erstellen eines Azure Machine Learning-Arbeitsbereichs
• Identifizieren von Ressourcen und Vermögenswerten
• Trainieren von Modellen im Arbeitsbereich

Entwicklertools für die Interaktion im Arbeitsbereich erkunden

• Azure Machine Learning-Studio
• Python Software Development Kit (SDK)
• Azure Command Line Interface (CLI)

Daten in Azure Machine Learning verfügbar machen

• Arbeiten mit Uniform Resource Identifiers (URIs)
• Erstellen und Verwenden von Datenspeichern
• Erstellen und Verwenden von Data Assets

Arbeit mit Berechnungszielen in Azure Machine Learning

• Wählen des geeigneten Rechenziels
• Erstellen und Verwenden einer Recheninstanz
• Erstellen und Verwenden eines Rechenclusters

Arbeit mit Umgebungen in Azure Machine Learning

• Verständnis von Umgebungen in Azure Machine Learning
• Erkunden und Verwenden von zusammengestellten Umgebungen
• Erstellen und Verwenden von benutzerdefinierten Umgebungen

Finden Sie das beste Klassifizierungsmodell mit automatisiertem maschinellem Lernen

• Vorbereiten von Daten zur Verwendung von AutoML für die Klassifikation
• Konfigurieren und Ausführen eines AutoML-Experiments
• Bewerten und Vergleichen von Modellen

Modelltraining in Jupyter-Notebooks mit MLflow verfolgen

• Konfigurieren zur Verwendung von MLflow in Notebooks
• Verwenden von MLflow zur Modellverfolgung in Notebooks

Ausführen eines Trainingsskripts als Befehlsauftrag in Azure Machine Learning

• Umwandeln eines Notebooks in ein Skript
• Testen von Skripts in einem Terminal
• Ausführen eines Skripts als Befehlsjob
• Verwenden von Parametern in einem Befehlsjob

Modelltraining mit MLflow in Aufträgen verfolgen

• Verwendung von MLflow bei der Ausführung eines Skripts als Job
• Überprüfen von Metriken, Parametern, Artefakten und Modellen aus einem Flow

Ausführen von Pipelines in Azure Machine Learning

• Erstellen von Komponenten
• Erstellen einer Azure Machine Learning-Pipeline
• Ausführen einer Azure Machine Learning-Pipeline

Hyperparameter-Abstimmung mit Azure Machine Learning durchführen

• Definition eines Suchraums für Hyperparameter
• Konfigurieren der Abtastung der Hyperparameter
• Auswahl einer Richtlinie zur vorzeitigen Beendigung
• Ausführen eines Suchjobs für Hyperparameter

Bereitstellen eines Modells auf einem verwalteten Online-Endpunkt

• Verwendung von verwalteten Online-Endpunkten
• Bereitstellen eines MLflow-Modells an einen verwalteten Online-Endpunkt
• Bereitstellen eines benutzerdefinierten Modells an einen verwalteten Online-Endpunkt
• Testen von Online-Endpunkten

Bereitstellen eines Modells für einen Batch-Endpunkt

• Erstellen eines Batch-Endpunkts
• Bereitstellen eines MLflow-Modells an einen Batch-Endpunkt
• Bereitstellen eines benutzerdefinierten Modells an einen Batch-Endpunkt
• Aufrufen von Batch-Endpunkten

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