Первый базовый проект! Машинное обучение Azure: простой старт для удовольствия и прибыли! скачать в хорошем качестве

Первый базовый проект! Машинное обучение Azure: простой старт для удовольствия и прибыли!

🚀 Добро пожаловать в нашу серию руководств по машинному обучению Azure! В этом видео мы покажем вам процесс создания регрессионной модели для прогнозирования цен на автомобили с помощью конструктора машинного обучения Azure. 🔹 В этом практическом руководстве вы узнаете, как: создать рабочее пространство машинного обучения Azure; настроить вычислительные кластеры для обучения модели; исследовать и преобразовывать набор данных для достижения оптимальных результатов; обучить регрессионную модель для прогнозирования цен на автомобили; оценить эффективность модели с помощью ключевых метрик; создать конвейер вывода для прогнозирования цен в режиме реального времени; развернуть обученную модель как веб-сервис с помощью экземпляра контейнера Azure. 🔹 Это руководство идеально подходит для новичков и энтузиастов, которые хотят начать работу с машинным обучением Azure. Предварительный опыт программирования не требуется, и мы проведем вас через каждый шаг с понятными объяснениями и примерами. 🎓 Готовы повысить свой уровень навыков в области науки о данных? Посмотрите видео и следуйте нашему пошаговому руководству, чтобы изучить возможности машинного обучения Azure для задач регрессии. 👍 Если это руководство окажется вам полезным, не забудьте поставить лайк и подписаться на наш канал, чтобы получать больше интересных руководств по Azure и материалов по науке о данных. 🔔 Включите уведомление, чтобы не пропустить будущие обновления! Давайте погрузимся в мир науки о данных с помощью машинного обучения Azure! #AzureMachineLearning #RegressionModel #DataScienceTutorial #MachineLearningTutorial #azuretutorialforbeginners --------------------------- Временные метки: 00:00 — Введение 00:59 — Обзор на доске 17:30 — Демонстрация машинного обучения 21:00 — Очистка входных данных 27:01 — Разделение данных для обучения и тестирования 31:10 — Тестирование нашей модели 38:00 — Развёртывание модели на конечной точке 41:00 — Использование модели для прогнозирования цен 44:20 — Заключение #Лайк и подписка!