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Plan du cours
Fondements d'Azure Machine Learning
- Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture AML
- Aperçu du workflow complet dans AML (pipelines Azure ML)
- Naviguer dans Azure Machine Learning Studio
Préparation des données et modélisation
- Préparation des données
- Construction d'un modèle
- Formation et test d'un modèle
Évaluation et robustesse du modèle
- Métriques de validation pour les modèles ML
- Gestion et prévention du surapprentissage
Gestion et déploiement des modèles
- Inscription 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 d'applications
- Documents avec AI Search
- Intégration des modèles OpenAI dans les applications
Customisation et meilleures pratiques de production
- Fine-tuning / customisation du modèle
- Meilleures pratiques en production
Récapitulatif et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension de Python et des concepts de base d'apprentissage automatique
- Expérience avec les API REST ou SDKs
- Familiarité de base avec les services Azure
Public cible
- Scientifiques des données et ingénieurs ML
- Développeurs d'applications construisant des fonctionnalités AI
- Chargés techniques et architectes de solutions
14 Heures