Machine Learning für Data Scientists
Hier lernen Sie Machine-Learning-Tools für Data Scientists und Machine-Learning-Entwickler kennen, und Sie erfahren, wie Sie mit Azure Machine-Learning-Lösungen für die Cloud entwickeln.
Weitere Informationen zum Thema Machine Learning in Azure
Sorgen Sie für eine verantwortungsbewusste und individuelle Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning-Modellen für unternehmenskritische Prozesse. Unterstützt werden Sie dabei von Tools und Diensten von Azure.
Entwickeln Sie individuelle Machine Learning-Modelle
Sie können Machine Learning-Modelle in einer Vielzahl von Entwicklungssprachen und Umgebungen und mit den verschiedensten Machine-Learning-Frameworks erstellen. Dafür können Sie Tools Ihrer Wahl verwenden und Ihre Modelle dank Azure KI in der Cloud, lokal oder am Edge bereitstellen.
Verantwortungsvolles Entwickeln von Machine-Learning-Lösungen
Entwickeln Sie ein grundlegendes Verständnis für Ihre Machine Learning-Modelle, schützen Sie Daten mit Differential Privacy und Confidential Computing, und steuern Sie den Lebenszyklus von Machine Learning über Audit-Trails und Datenblätter.
Stellen Sie zuverlässige Machine Learning-Modelle für unternehmenskritische Prozesse bereit
Stellen Sie hochgradig skalierbare, fehlertolerante und reproduzierbare Machine-Learning-Lösungen bereit, und verwalten Sie sie.
Sehen Sie sich an, wie andere Data Scientists Azure Machine Learning nutzen
Hier erfahren Sie, wie Organisationen Azure für ihre unternehmenskritischen Workloads einsetzen.
Humana
Sehen Sie sich an, wie Humana KI-fähige, unternehmenskritische Gesundheitsangebote liefert.
AGL
Erfahren Sie, wie AGL einen MLOps-Ansatz mit Azure Machine Learning eingeführt hat.
UCLA
Erfahren Sie, wie UCLA zum Vorreiter beim Einsatz von KI für medizinische Technologien wurde.
So entwickeln Organisationen mit Azure innovative Machine-Learning-Lösungen nach ihren Vorstellungen:
Avanade
Sehen Sie sich an, wie Avanade Azure Machine Learning nutzt, um die Zufriedenheit der Mitarbeiter zu erhöhen.
Peace Parks Foundation
Sehen Sie sich an, wie die Peace Parks Foundation ausgereifte Modelle entwickelt, die zur Verhinderung der Nashornwilderei beitragen.
Restaurant Ebiya
Erfahren Sie, wie die Probleme eines Familienrestaurants mit einem in Azure entwickelten KI-System gelöst wurden, das den Geschäftsbetrieb um das Zehnfache gesteigert hat.
Werden Sie mit Azure zum Experten für Machine Learning
Arbeiten Sie sich mit diesem 30-tägigen Lernpfad weiter in das Thema Machine Learning in Azure ein, und wenden Sie Ihr Wissen in praxisorientierten Tutorials an. Am Ende dieses Lernpfads werden Sie bereit sein, sich per Azure-Zertifizierung als Data Scientist Associate auszeichnen zu lassen.
Sehen Sie sich informative Videos zum Thema Machine Learning an
Erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Lösungen für unternehmenskritische Anwendungen verwenden.
Machine Learning-Modelle in jeder Größenordnung trainieren
Erfahren Sie, wie Sie die richtigen Computeressourcen in Azure verwenden, um Ihre Trainingsaufträge zu skalieren.
Modellimplementierung und -rückschlüsse
Lernen Sie die verschiedenen Bereitstellungsoptionen und Optimierungen für Modellrückschlüsse im großen Umfang kennen.
Erläuterung zu MLOps
Erfahren Sie mehr über die Bedeutung von MLOps und die damit verbundenen Prozesse.
Geschützte Machine-Learning-Umgebungen
Sehen Sie sich an, wie Sie Azure für Sicherheit und Governance auf Unternehmensniveau verwenden können.
Hybrid Cloud und Multi Cloud für Machine Learning
Sehen Sie sich an, wie Sie Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen für Machine Learning bereitstellen.
Offenes und interoperables Machine Learning
Sehen Sie sich an, wie Azure Machine Learning mit Open-Source-Technologien funktioniert und mit anderen Azure-Dienste integriert werden kann.
Sehen Sie sich an, wie Sie Azure Machine Learning-Produkte und -Dienste verwenden, um Machine Learning-Modelle nach Ihren Vorstellungen zu erstellen.
Grundlagen zu Machine Learning in der Cloud
In diesem Video erhalten Sie eine Einführung in Machine Learning und lernen die wichtigsten Phasen des Machine-Learning-Lebenszyklus kennen.
Machine-Learning-Tools in Azure
In diesem Video lernen Sie Machine-Learning-Tools für Data Scientists kennen, und Sie erfahren, wie Sie sie in Azure verwenden.
Grundlagen zu Deep Learning mit PyTorch
In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mithilfe von PyTorch ein einfaches Bildklassifizierungsproblem lösen können.
Machine Learning in Apache Spark™
In diesem Video erfahren Sie, wie Sie Azure Databricks für Machine Learning einsetzen können.
Machine Learning mit wenig Code in Azure
Werfen Sie einen Blick auf die Funktionen des automatisierten maschinellen Lernens und des entsprechenden Designers in Azure Machine Learning.
Sehen Sie sich die Videoreihe zum Thema KI an, um Neuigkeiten von Experten zu erfahren, sich Demos anzusehen und neue Möglichkeiten zu entdecken, KI-Funktionen in Ihre Anwendungen zu integrieren. Dafür nutzen Sie Produkte, Dienste und Tools von Azure.
Sehen Sie sich den Kanal an
Grundlegendes zum Machine-Learning-Prozess und zur Einbettung von Modellen in Apps
Erfahren Sie, wie Sie Ihre Machine-Learning-Modelle operationalisieren und Ihr Data-Science-Team mit Best Practices für MLOps unterstützen.
Video ansehenOrtsunabhängiges Machine Learning
Führen Sie Machine Learning mithilfe einer vorhandenen Kubernetes-Infrastruktur lokal oder in Multi-Cloud-Umgebungen aus.
Erlernen der PyTorch-Grundlagen
Sehen Sie sich ein Tutorial mit dem PyTorch Developer Advocate Suraj Subramanian an.
Responsible AI mit dem Error Analysis-Toolkit entwickeln
Sehen Sie sich an, wie Sie Modellfehler ermitteln und die Grundursache diagnostizieren.
Audiotagging mithilfe von Deep Learning
Erfahren Sie, wie Sie Sounds verwenden, in Bilder konvertieren und ein Klassifizierungsmodell erstellen, um Songs mithilfe von Tags nach Stimmung zu klassifizieren.
Reproduzierbare Data Science mit Machine Learning
Erfahren Sie, wie Sie einen reproduzierbaren Workflow organisieren.
Video ansehen
MLOps mit Azure Machine Learning
Beschleunigen Sie den Prozess des Erstellens, Trainierens und Bereitstellens von Machine Learning-Modellen im großen Umfang.
Machine Learning-Lösungen mit Sicherheit und Skalierung der Unternehmensklasse
Erfahren Sie, wie Sie mit Azure Machine Learning sichere, skalierbare und angemessene Lösungen für maschinelles Lernen erstellen.
Verantwortungsvolle KI mit Azure Machine Learning
Erkunden Sie Tools und Methoden, mit deren Hilfe Sie Ihre Machine Learning-Modelle besser verstehen, schützen und steuern können.
Informieren Sie sich anhand exemplarischer Lösungsarchitekturen
Erkunden Sie verschiedene Szenarien für die Verwendung von Azure Machine Learning.
Machine Learning
Steuern Sie den Modelltrainingsprozess mit anpassbaren Parametern, die als Hyperparameter bezeichnet werden. Erkunden Sie empfohlene Methoden zum Optimieren der Hyperparameter von Python-Modellen, und finden Sie heraus, wie Sie diese Optimierung automatisieren und Experimente parallel ausführen, um Hyperparameter effizient zu optimieren.
Deep Learning
Erfahren Sie, wie Sie ein verteiltes Training von Deep Machine Learning-Modellen in Clustern mit GPU-fähigen virtuellen Computern durchführen. Dieses Szenario gilt zwar für die Bildklassifizierung, aber die Lösung lässt sich für andere Deep Learning-Szenarien, wie z. B. die Segmentierung oder die Objekterkennung, verallgemeinern.
MLOps
Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Azure DevOps und Azure Machine Learning eine Pipeline für Continuous Integration (CI), Continuous Delivery (CD) und erneutes Training für eine KI-Anwendung implementieren. Die Lösung basiert auf dem Dataset „scikit-learn diabetes“, kann aber leicht an jedes KI-Szenario und andere gängige Buildsysteme angepasst werden.
Edgebereitstellung
Sehen Sie selbst, wie Sie Azure Stack Edge verwenden können, um schnelle Machine Learning-Rückschlüsse aus der Cloud auf lokale Szenarien oder Edgeszenarien zu erweitern. Nutzen Sie Azure Stack Edge, um an jedem Edgestandort von Azure-Funktionen wie Computing, Speicherung, Netzwerksfeatures und hardwarebeschleunigtem Machine Learning zu profitieren.
Batchbewertung
Erfahren Sie, wie Sie Azure Machine Learning verwenden, um die neuronale Stilübertragung auf ein Video anzuwenden – eine Deep Learning-Technik, die ein vorhandenes Bild im Stil eines anderen Bilds erstellt.
Echtzeitbewertung
Finden Sie heraus, wie Sie Python-Modelle als Webdienste bereitstellen, um mithilfe von Azure Kubernetes Service (AKS) Echtzeitvorhersagen zu treffen. In AKS bereitgestellte Machine Learning-Modelle eignen sich für sehr umfangreiche Produktionsbereitstellungen.
Updates, Blogs und Ankündigungen zum Thema KI
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März 10, 2021
Modellverständnis mit Azure Machine Learning -
Februar 18, 2021
Responsible Machine Learning mit Fehleranalyse -
September 30, 2020
Verbesserte Ressourcengovernance für Azure Machine Learning