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学習内容
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1. 機械学習ソリューションを設計する
- 機械学習プロジェクトのためのデータ インジェスト戦略を設計する
- 機械学習モデルのトレーニング ソリューションを設計する
- モデル デプロイ ソリューションを設計する
2. Azure Machine Learning ワークスペースを詳しく見る
- Azure Machine Learning ワークスペースのリソースと資産について探る
- ワークスペース操作用の開発者ツールを探す
3. Azure Machine Learning でデータを使用できるようにする
- Azure Machine Learning でデータを使用できるようにする
4. Azure Machine Learning でのコンピューティング処理
- Azure Machine Learning でコンピューティング先を使用する
- Azure Machine Learning の環境を処理する
5. 自動機械学習を使用して最適なモデルを見つける
- 自動機械学習について調べる
- 自動機械学習の最適な分類モデルを見つける
6. MLflow を使用してノートブックでモデル トレーニングを追跡する
- MLflow を使用してノートブックでモデル トレーニングを追跡する
7. Azure Machine Learning でスクリプトを使用してモデルをトレーニングする
- Azure Machine Learning でコマンド ジョブとしてトレーニング スクリプトを実行する
- ジョブで MLflow を使用してモデル トレーニングを追跡する
- Azure Machine Learning を使用してハイパーパラメーターのチューニングを実行する
8. Azure Machine Learning でモデル トレーニングを最適化する
- Azure Machine Learning でパイプラインを実行する
9. Azure Machine Learning でモデルを管理および確認する
- Azure Machine Learning で MLflow モデルを登録する
- Azure Machine Learning でモデルを管理および比較する
10. Azure Machine Learning を使用してモデルをデプロイして使用する
- モデルをマネージド オンライン エンドポイントにデプロイする
- バッチ エンドポイントにモデルをデプロイする
11. 機械学習の運用 (MLOps) ソリューションを設計する
- 機械学習の運用 (MLOps) ソリューションを設計する
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