Bewertung:
Die Bewertungen des Buches über Azure Machine Learning sind sehr unterschiedlich. Viele Nutzer schätzen die gründliche Abdeckung der Konzepte des maschinellen Lernens und die praktische Nutzung von Azure, während einige das Buch als zu grundlegend oder schlecht geschrieben kritisieren.
Vorteile:Umfassende Abdeckung der Azure Machine Learning-Dienste, klare Erklärungen, praktische Beispiele mit Python-Code, guter Fluss der Konzepte, hilfreich sowohl für Datenwissenschaftler als auch für ML-Ingenieure, detaillierte Anleitung zur Bereitstellung, enthält fortgeschrittene Frameworks für Computer Vision und NLP.
Nachteile:Einige finden das Buch zu grundlegend oder zu wenig tiefgründig, informelle Sprache, minimale Details zum Einrichten komplexer Azure-Umgebungen, ein Rezensent bezeichnete es als spärlich und mit zufälligen Informationen.
(basierend auf 6 Leserbewertungen)
Mastering Azure Machine Learning: Perform large-scale end-to-end advanced machine learning on the cloud with Microsoft Azure ML
Meistern Sie Expertentechniken für die Erstellung automatisierter und hoch skalierbarer End-to-End-Modelle und Pipelines für maschinelles Lernen in Azure mit TensorFlow, Spark und Kubernetes.
Key Features
⬤ Machen Sie Daten in der Cloud durch die Implementierung fortschrittlicher Analysen sinnvoll nutzbar.
⬤ Trainieren und optimieren Sie fortgeschrittene Deep-Learning-Modelle effizient auf Spark mit Azure Databricks.
⬤ Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen für Batch- und Echtzeit-Scoring mit Azure Kubernetes Service (AKS)
Buchbeschreibung
Die Zunahme des Datenvolumens erfordert heute verteilte Systeme, leistungsstarke Algorithmen und eine skalierbare Cloud-Infrastruktur, um Erkenntnisse zu berechnen und Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu trainieren und einzusetzen. Dieses Buch hilft Ihnen, Ihr Wissen über die Erstellung von ML-Modellen mit Azure und End-to-End-ML-Pipelines in der Cloud zu verbessern.
Das Buch beginnt mit einem Überblick über ein End-to-End-ML-Projekt und einem Leitfaden zur Auswahl des richtigen Azure-Dienstes für verschiedene ML-Aufgaben. Anschließend konzentriert es sich auf Azure ML und führt Sie durch den Prozess der Datenexperimente, der Datenaufbereitung und des Feature Engineering mit Azure ML und Python. Sie lernen fortgeschrittene Techniken zur Merkmalsextraktion mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), klassische ML-Techniken und die Geheimnisse einer großartigen Empfehlungsmaschine und eines leistungsstarken Computer-Vision-Modells mit Deep-Learning-Methoden kennen. Sie erfahren auch, wie Sie Modelle mit Azure AutoML und HyperDrive trainieren, optimieren und abstimmen und verteiltes Training auf Azure ML durchführen können. Dann lernen Sie verschiedene Bereitstellungs- und Überwachungstechniken unter Verwendung von Azure Kubernetes Services mit Azure ML sowie die Grundlagen von MLOps - DevOps für ML, um Ihren ML-Prozess als CI/CD-Pipeline zu automatisieren.
Am Ende dieses Buches werden Sie Azure ML beherrschen und in der Lage sein, selbstbewusst skalierbare ML-Pipelines in Azure zu entwerfen, zu erstellen und zu betreiben.
(Was Sie lernen werden)
⬤ Azure ML Workspace für Datenexperimente und Visualisierung einrichten.
⬤ ETL, Datenvorbereitung und Merkmalsextraktion mit Azure Best Practices durchführen.
⬤ Implementierung einer erweiterten Merkmalsextraktion mit NLP und Worteinbettungen.
⬤ Trainieren Sie Gradient Boosted Tree-Ensembles, Recommendation Engines und Deep Neural Networks auf Azure ML.
⬤ Verwenden Sie Hyperparameter-Tuning und AutoML zur Optimierung Ihrer ML-Modelle.
⬤ Einsatz von verteiltem ML auf GPU-Clustern mit Horovod in Azure ML.
⬤ Stellen Sie Ihre ML-Modelle bereit, betreiben und verwalten Sie sie in großem Umfang.
⬤ Automatisieren Sie Ihren End-to-End-ML-Prozess als CI/CD-Pipelines für MLOps.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch über maschinelles Lernen richtet sich an Datenexperten, Datenanalysten, Dateningenieure, Datenwissenschaftler oder Entwickler für maschinelles Lernen, die skalierbare Cloud-basierte Architekturen für maschinelles Lernen in Azure beherrschen möchten. Dieses Buch hilft Ihnen, fortschrittliche Azure-Dienste zu nutzen, um intelligente Machine-Learning-Anwendungen zu erstellen. Ein grundlegendes Verständnis von Python und Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens sind erforderlich.
| ISBN: | 9781789807554 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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