Mastering Azure Machine Learning: Efectuați învățarea avansată a mașinilor end-to-end pe scară largă în cloud cu Microsoft Azure ML

Recenzii ale cititorilor

Recenzile cărții Azure Machine Learning prezintă o gamă variată de opinii. Mulți utilizatori apreciază acoperirea sa aprofundată a conceptelor de machine learning și utilizarea practică a Azure, în timp ce unii o critică pentru că este prea elementară sau scrisă prost.

Acoperire cuprinzătoare a serviciilor Azure Machine Learning, explicații clare, exemple practice cu cod Python, flux bun de concepte, utilă atât pentru cercetătorii de date, cât și pentru inginerii ML, îndrumare detaliată privind implementarea, include cadre avansate pentru computer vision și NLP.

Unii consideră cartea prea elementară sau lipsită de profunzime, limbaj informal, detalii minime privind configurarea mediilor Azure complexe, un recenzent a etichetat-o ca fiind dispersată și conținând informații aleatorii.

(pe baza a 6 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Mastering Azure Machine Learning: Perform large-scale end-to-end advanced machine learning on the cloud with Microsoft Azure ML

Conținutul cărții:

Stăpânește tehnici de specialitate pentru construirea automată și extrem de scalabilă a modelelor și conductelor de învățare automată de la un capăt la altul în Azure folosind TensorFlow, Spark și Kubernetes

Caracteristici principale

⬤ Dă sens datelor în cloud prin implementarea analizelor avansate.

⬤  Antrenați și optimizați eficient modele avansate de învățare profundă pe Spark utilizând Azure Databricks.

⬤ Deplasați modele de învățare automată pentru scorarea pe loturi și în timp real cu Azure Kubernetes Service (AKS)

Descrierea cărții

Creșterea observată în prezent a volumului de date necesită sisteme distribuite, algoritmi puternici și infrastructură cloud scalabilă pentru a calcula informații și a antrena și implementa modele de învățare automată (ML). Această carte vă va ajuta să vă îmbunătățiți cunoștințele despre construirea modelelor ML utilizând Azure și conductele ML end-to-end în cloud.

Cartea începe cu o prezentare generală a unui proiect ML end-to-end și cu un ghid despre cum să alegeți serviciul Azure potrivit pentru diferite sarcini ML. Apoi se concentrează pe Azure ML și vă conduce prin procesul de experimentare a datelor, pregătirea datelor și ingineria caracteristicilor utilizând Azure ML și Python. Veți învăța tehnici avansate de extragere a caracteristicilor utilizând procesarea limbajului natural (NLP), tehnici ML clasice și secretele atât ale unui motor de recomandări excelent, cât și ale unui model performant de viziune computerizată utilizând metode de învățare profundă. De asemenea, veți explora modul de formare, optimizare și reglare a modelelor utilizând Azure AutoML și HyperDrive și veți efectua formarea distribuită pe Azure ML. Apoi, veți învăța diferite tehnici de implementare și monitorizare utilizând Azure Kubernetes Services cu Azure ML, împreună cu elementele de bază ale MLOps--DevOps pentru ML pentru a vă automatiza procesul ML ca o conductă CI/CD.

Până la sfârșitul acestei cărți, veți stăpâni Azure ML și veți fi capabil să proiectați, să construiți și să operați cu încredere conducte ML scalabile în Azure.

Ce veți învăța

⬤ Să vă configurați spațiul de lucru Azure ML pentru experimentarea și vizualizarea datelor.

⬤ Executați ETL, pregătirea datelor și extragerea caracteristicilor utilizând cele mai bune practici Azure.

⬤ Implementați extragerea avansată a caracteristicilor utilizând NLP și încorporarea cuvintelor.

⬤  Pregătiți ansambluri de arbori amplificate prin gradient, motoare de recomandare și rețele neuronale profunde pe Azure ML.

⬤ Utilizați ajustarea hiperparametrilor și AutoML pentru a optimiza modelele ML.

⬤ Emplementați ML distribuite pe clustere GPU utilizând Horovod în Azure ML.

⬤ Deplasați, operați și gestionați modelele ML la scară largă.

⬤ Automatizați-vă procesul ML end-to-end ca conducte CI/CD pentru MLOps.

Pentru cine este această carte

Această carte de învățare automată este destinată profesioniștilor din domeniul datelor, analiștilor de date, inginerilor de date, oamenilor de știință din domeniul datelor sau dezvoltatorilor de învățare automată care doresc să stăpânească arhitecturile scalabile de învățare automată bazate pe cloud în Azure. Această carte vă va ajuta să utilizați serviciile Azure avansate pentru a construi aplicații inteligente de învățare automată. Sunt obligatorii o înțelegere de bază a limbajului Python și cunoștințe practice de machine learning.