Formation Microsoft Azure Machine Learning
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Maîtriser Microsoft Azure Machine Learning et AML Studio
- Utiliser Azure Machine Learning
- Savoir gérer des ensemble de données, les préparer
- Utiliser des fonctionnalités Engineering, Selection
- Savoir utiliser le langage Python et R avec Azure Machine Learning
- Savoir construire, initialiser, optimiser et utiliser des modèles Azure Machine Learning
- Maîtriser les Cognitives Services, HDInsight
| Tarif |
A partir de 3 500,00 € |
| Durée | 5 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 3 500,00 € |
| Durée | 5 jours |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Notre formation Azure Machine Learning vous fournira les compétences et connaissances nécessaires pour analyser et présenter des données avec l’outil Azure Machine Learning Studio développé par Microsoft. Formez-vous aux principes de l’apprentissage automatique et découvrez quels algorithmes et langages s’y rattachent. Prenez en main l’interface d’Azure Machine Learning Studio, et apprenez à gérer un grand nombre de données grâce notamment aux algorithmes de classification et de clustering disponibles. A l’issue de notre formation, vous serez en mesure de créer vos premières applications Machine Learning dans le Cloud Azure de Microsoft !
Programme
Introduction à la formation Azure Machine Learning
Qu’est-ce que le machine learning ? Principes et concepts fondamentaux
Data mining vs machine learning
Algorithmes et langages machine learning
Analyse prédictive
Data Science
Azure Machine Learning
Présentation générale d’Azure Machine Learning
Azure Machine Learning Studio
Concepts clés : abonnement, compte d’expérimentation, espace de travail, projet, etc
Développer et héberger des applications Azure Machine Learning
Gestion des ensemble de données
Catégoriser des données
Importer des données sur Azure Machine Learning
Explorer et transformer des données
Préparation des données
Prétraitement des données
Gérer des ensemble de données incomplets
Utilisation des fonctionnalités Engineering et Selection
Utiliser la fonction Engineering
Utiliser la fonction Selection
Construction de modèles Azure Machine Learning
Workflows Azure Machine Learning
Noter et évaluer des modèles
Utiliser des algorithmes de régression
Utiliser des réseaux neuronaux
Créer et exécuter une application basée sur un réseau neuronal
Utilisation de la classification et du clustering avec les modèles Azure Machine Learning
Utiliser des algorithmes de classification
Techniques de clustering
Sélectionner des algorithmes
R et Python avec Azure Machine Learning
Avantages conférés par R et Python
Utiliser R pour l’exploration de données
Utiliser Python pour l’analyse de données
Incorporer R et Python dans une expérience de Machi e Learning
Utiliser les notebooks Jupyter
Initialisation et optimisation des modèles de Machine Learning
Utiliser des hyper-paramètres
Utiliser de multiples algorithmes et modèles pour créer des ensembles
Noter et évaluer des ensembles
Utilisation des modèles Azure Machine Learning
Déployer et publier des modèles
Consommation d’expériences
Exporter des données vers des cibles diverses
Cognitives Services
Présentation générale de Cognitive Services
Traiter du langage
Traiter des images et de la vidéo
Recommander des produits
Construire des applications avec Cognitive Services (analyse de langage, reconnaissance faciale, recommandation)
Machine Learning avec HDInsight
Présentation d’HDInsight
Types de cluster HDInsight
Modèles HDInsight et Machine Learning
Provisionner un cluster HDInsight
Utiliser le cluster HDInsight avec MapReduce et Spark
Services R avec Machine Learning
Retour sur R et le serveur R
Utiliser le R server avec Machine Learning
Utiliser R avec SQL Server : échantillon de base de données et configuration
Prérequis
Public
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