Zwiększanie wydajności i produktywności dzięki operacjom uczenia maszynowego

Opublikowano: 05.12.2019

Poznaj sposoby osiągania nowych poziomów wydajności przepływu pracy uczenia maszynowego. 

Przeczytaj ten oficjalny dokument, aby dowiedzieć się, jak usprawnić i zautomatyzować kompleksowy cykl życia uczenia maszynowego oraz powiązać go z istniejącymi procesami DevOps. Uzyskasz krótki przewodnik stosowania zasad DevOps w potoku uczenia maszynowego.
  • Poznaj podstawy. Informacje o tym, jak działa metodyka DevOps w przypadku uczenia maszynowego.
  • Zobacz, jak to działa. Dowiedz się, jak usługa Azure Machine Learning pomaga w każdej fazie.
  • Rozpocznij. Przejrzyj kolekcję zasobów dotyczących rozpoczynania pracy z operacjami uczenia maszynowego (MLOps). 

Przeczytaj go teraz i zacznij przekształcać sposób, w jaki pracujesz