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Plan du cours
Fondamentaux d'Azure Machine Learning
- Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture AML
- Aperçu d'un flux de travail de bout en bout dans AML (pipelines Azure ML)
- Naviguer dans Azure Machine Learning Studio
Préparation des données et modélisation
- Préparation des données
- Création d'un modèle
- Formation et test d'un modèle
Évaluation du modèle et robustesse
- Métriques de validation pour les modèles ML
- Gestion et prévention du surapprentissage
Gestion et déploiement des modèles
- Enregistrement d'un modèle formé
- Création d'une image de modèle
- Déploiement d'un modèle
Bases de l'API OpenAI sur Azure
- Introduction à l'API OpenAI
- Configuration et authentification de l'API
Récupération et intégration des applications
- Documents avec AI Search
- Intégration des modèles OpenAI dans les applications
Personnalisation et pratiques en production
- Ajustement fin / personnalisation du modèle
- Meilleures pratiques en production
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de Python et des concepts de base de l'apprentissage automatique
- Expérience avec les API REST ou les SDK
- Familiarité de base avec les services Azure
PUBLIC CIBLE
- Data scientists et ingénieurs ML
- Développeurs d'applications construisant des fonctionnalités IA
- Chefs de projet techniques et architectes de solutions
14 Heures
