Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio

4.7
звезд
Оценки: 66
от партнера
Coursera Project Network
2,436 уже зарегистрированы
В этом Проект с консультациями вы:

Pre-process data using appropriate modules

Train and evaluate a boosted decision tree model on Azure ML Studio

Create scoring and predictive experiments

Deploy the trained model as an Azure web service

Clock2
BeginnerНачинающий
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this project-based course, you are going to build an end-to-end machine learning pipeline in Azure ML Studio, all without writing a single line of code! This course uses the Adult Income Census data set to train a model to predict an individual's income. It predicts whether an individual's annual income is greater than or less than $50,000. The estimator used in this project is a Two-Class Boosted Decision Tree classifier. Some of the features used to train the model are age, education, occupation, etc. Once you have scored and evaluated the model on the test data, you will deploy the trained model as an Azure Machine Learning web service. In just under an hour, you will be able to send new data to the web service API and receive the resulting predictions. This is the second 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

Data ScienceMachine LearningData AnalysisBinary ClassificationAzure Machine Learning

Будете учиться пошагово

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

  1. Introduction and Project Overview

  2. Data Cleaning

  3. Accounting for Class Imbalance

  4. Training a Two-Class Boosted Decision Tree Model and Hyperparameter Tuning

  5. Scoring and Evaluating the Models

  6. Publishing the Trained Model as a Web Service for Inference

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 MACHINE LEARNING PIPELINES 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.