Introduction
Azure Machine Learning est un environnement informatique dans lequel vous pouvez générer et gérer des modèles Machine Learning. Il est conçu pour régir l’ensemble du cycle de vie ML, ce qui vous permet d’effectuer l’apprentissage des modèles et de les déployer sans avoir à vous concentrer sur la configuration. La plateforme convient à tout type de Machine Learning, de l’apprentissage classique au Deep Learning, jusqu’à l’apprentissage supervisé et non supervisé.
Azure Machine Learning est structuré pour aider les équipes de scientifiques des données et d’ingénieurs ML à tirer le meilleur parti des compétences en matière de traitement des données et de développement de modèles qu’ils possèdent déjà. Que vous préfériez Python ou R, ou que vous disposiez d’une première expérience avec d’autres plateformes open source telles que PyTorch et TensorFlow, Azure Machine Learning est suffisamment flexible pour prendre en charge ces plateformes et accélérer votre travail.
Avec des services intégrés, comme Azure Machine Learning studio qui fournit une interface conviviale et des fonctionnalités de Machine Learning automatisé qui vous aident dans le cadre de la sélection et de l’entraînement de modèles, Azure Machine Learning dispose d’outils et de fonctionnalités adaptés à tous les niveaux d’expérience.
Prérequis
- Se familiariser avec les termes et les modèles Machine Learning
Objectifs d’apprentissage
Dans ce module, vous allez :
- Évaluer les avantages d’Azure Machine Learning
- Décrire Azure Machine Learning
- Définir les scénarios où le service Azure Machine Learning peut être appliqué