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2024年6月3日(月) ~ 2024年6月5日(水)
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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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