Entrenar modelos de Machine Learning de clasificación y regresión
Utilizar el entorno de Azure Notebooks y Azure Machine Learning Service
Conocer el ciclo completo de desarrollo de modelos de ML
Este proyecto es un curso práctico y efectivo para aprender a crear modelos de Machine Learning con Python y Azure Notebooks, Aprenderás no solo a crear los modelos, si no que también a ejecutarlos desde el servicio de Notebooks de Azure Machine Learning Service. Gracias a un enfoque práctico y aplicado, al acabar este proyecto habrás desarrollados tus propios modelos de Machine Learning de regresión, clasificación binaria y multiclase. Y acabarás aprendiendo a crear tus propios modelos desde cero, a evaluarlos y a desplegarlos en el entorno de Azure Notebooks.
Azure Notebboks
Azure Notebook
Inteligencia Artificial
Machine Learning
Scikit-Learn
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Introducción y fundamentos de Azure Machine Learning Service
Análisis exploratorio con Azure
Entrenando y evaluando un modelo de regresión con Azure
Ejercicio práctico de desarrollo de un modelo de regresión
Entrenando y evaluando un modelo de clasificación con Azure
Modelos de clasificación multiclase con Azure
Ejercicio práctico de clasificación con Azure
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.
Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
