微軟過去曾經推出 Azure Machine Learning Studio,用以加速 AI 相關的開發。但是隨著時間的過去,ML Studio 的功能已經漸漸不敷使用,微軟決定讓 Studio 在不久的將來退役,同時也建議使用者遷移到新的服務:Azure Machine Learning 上面。現在學 Azure Machine Learning 正是時候。本次鐵人賽會從 Azure Machine Learning 基本的觀念講解起,從環境架設到訓練模型再到部署,最後再帶MLOps在Azure Machine Learning 的一些作法。
Azure Machine Learning 是什麼,為什麼我們該使用它? Azure Machine Learning(下稱AML)是 Azure 上的機器學...
今天我們要開始建 Azure Machine Learning(下稱AML)的 workspace 了。這是使用 AML 開發的第一步,建議大家可以使用免費額度...
DAY03 建立 Datastore 和 Dataset (上) 我們都知道做 AI 最重要的就是 data,沒有 data 就很難訓練模型,也很難解決商業應用...
DAY04 建立 Datastore 和 Dataset (下) 今天我們就要把昨天建立好的 data 匯入成 Datastore 了。 還記得 Datasto...
DAY05 在 Azure Machine Learning 上建立運算資源 前幾天我們已經建立好了自己的 dataset 了,今天就要開始在 Azure Ma...
DAY06 開始用 Notebook 在 Azure Machine Learing 上寫程式 我們建立好了自己的 dataset,也建立好了運算資源,今天我們...
DAY07 開始用 Designer 在 Azure Machine Learning 做 AI 我們建立好了自己的 dataset,也建立好了運算資源,今天我...
DAY08 部署用 Designer 做好的 Pipeline 到 Web API 昨天我們用 Designer 做好了一個 Pipeline,並且訓練完成了一...
DAY09 部署用 Designer 做好的 Pipeline 到 Batch 有些應用場合是 Batch 比較好用。舉例來說,我們有一大批的資料,想透過我們訓...
DAY10 用 Automated ML 快速開發 今天我們來體驗一下 AML 的 Automated ML 的威力。透過 AutoML 的工具,我們可以很快速...