Course
Azure のデータ サイエンス ソリューションの設計と実装(DP-100)
対象者
・Microsoft 公認資格 DP-100 の試験の受験を考えている方 ・Azure Machine Learning ソリューションについて学びたい方 ・Azure Machine Learning Designer を用いてモデルの学習からデプロイまでを実行できるようになりたい方
Value
研修の特徴
Microsoft 認定資格である Azure Data Scientist Associate を取得するための試験である DP-100 の合格を目指します。 また、機械学習モデル開発の効率化、自動化の方法や、モデルのデプロイから再学習といった実務に繋がる技術の習得を目指します。
Goal
研修の到達点
・Azure Machine Learning Designer を用いてノンコーディングでモデルの学習からデプロイまでを実行できる状態 ・Azure Machine Learning 上で並列分散処理を活用し、機械学習モデルの学習の高速化ができる状態 ・Azure Machine Learning でハイパーパラメータ調整の自動化を行うことができる状態 ・機械学習モデルの学習、デプロイ、再学習のライフサイクルの構築を Azure Machine Learning を用いて実装できる状態
Time Schedule
スケジュール
| 1 日目 | ▪ イントロダクション ・Azure Machine Learningの概要 ・機械学習モデル開発のフロー人工知能、機械学習、ディープラーニングの違い ▪ Azure Machine Learning Designerの基礎 ・分類モデル構築のフローの作成 ・学習済みモデルのデプロイ ・演習：回帰モデル構築のフローの作成 ▪ Azure Machine Learning Designerの応用 ・手持ちデータの読み込みとデータ操作 ・ハイパーパラメータの調整 ・分類の評価指標 ▪ 分類のアルゴリズムの実装 (scikit learn) ・データの前処理 ・モデルの学習 ・モデルの評価 ▪ Azure Machine Learning SDKの基礎 ・Experimentの基本操作 ・学習結果をExperimentに記録 ▪ Azure Machine Learningで学習の高速化 ・データセットの取り扱い ・並列分散処理で学習の高速化 |
| 2 日目 | ▪ Azure Machine Learningで自動ハイパーパラメータ調整 ・ハイパーパラメータ調整の設定 ・早期終了の設定 ・学習済みモデルをWorkspaceに登録 ▪ Azure Machine Learningで学習の自動化 ・パイプラインの作成 ・パイプラインのデプロイとスケジューリング ▪ 学習済みモデルのデプロイ ・リアルタイム推論 ・バッチ推論 ▪ データセットの監視 ・データドリフトの概要 ・データドリフトモニターの活用 ▪ Azure Machine Learning SDKの基礎 ・Experimentの基本操作 ・学習結果をExperimentに記録 ▪ 総括 ・試験のポイント ・振り返り |
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