Deep Learning Inference with Azure ML Studio

4.8
звезд
Оценки: 91
от партнера
Coursera Project Network
3,342 уже зарегистрированы
В этом Проект с консультациями вы:

Train and evaluate a multiclass neural network on Azure ML Studio to recognize handwritten digits

Create and deploy a predictive web service

Build a Python web app to query the Azure web service API for deep learning inference

Clock1.5 hours
BeginnerНачинающий
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this project-based course, you will use the Multiclass Neural Network module in Azure Machine Learning Studio to train a neural network to recognize handwritten digits. Microsoft Azure Machine Learning Studio is a drag-and-drop tool you can use to rapidly build and deploy machine learning models on Azure. The data used in this course is the popular MNIST data set consisting of 70,000 grayscale images of hand-written digits. You are going to deploy the trained neural network model as an Azure Web service. Azure Web Services provide an interface between an application and a Machine Learning Studio workflow scoring model. You will write a Python application to use the Batch Execution Service and predict the class labels of handwritten digits. This is the third course in this series on building machine learning applications using Azure Machine Learning Studio. I highly encourage you to take the first course before proceeding. It has instructions on how to set up your Azure ML account with $200 worth of free credit to get started with running your experiments! This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Навыки, которые вы получите

azure-machine-learningdata-scienceartificial-intelligencemachine-learningdeep-learning

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Introduction and Overview

  2. Data Preparation

  3. Train and Evaluate Multiclass Neural Network

  4. Create and Deploy Predictive Web Service

  5. Inference Using the Web Service API

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Преподаватели

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе DEEP LEARNING INFERENCE WITH AZURE ML STUDIO

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

  • 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.