Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio

4.7
étoiles
72 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
2,579 déjà inscrits
Dans ce projet guidé, vous :

Pre-process data using appropriate modules

Train and evaluate a boosted decision tree model on Azure ML Studio

Create scoring and predictive experiments

Deploy the trained model as an Azure web service

Clock2
BeginnerDébutant
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

In this project-based course, you are going to build an end-to-end machine learning pipeline in Azure ML Studio, all without writing a single line of code! This course uses the Adult Income Census data set to train a model to predict an individual's income. It predicts whether an individual's annual income is greater than or less than $50,000. The estimator used in this project is a Two-Class Boosted Decision Tree classifier. Some of the features used to train the model are age, education, occupation, etc. Once you have scored and evaluated the model on the test data, you will deploy the trained model as an Azure Machine Learning web service. In just under an hour, you will be able to send new data to the web service API and receive the resulting predictions. This is the second course in this series on building machine learning applications using Azure Machine Learning Studio. I highly encourage you to take the first course before proceeding. It has instructions on how to set up your Azure ML account with $200 worth of free credit to get started with running your experiments! This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Les compétences que vous développerez

Data ScienceMachine LearningData AnalysisBinary ClassificationAzure Machine Learning

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introduction and Project Overview

  2. Data Cleaning

  3. Accounting for Class Imbalance

  4. Training a Two-Class Boosted Decision Tree Model and Hyperparameter Tuning

  5. Scoring and Evaluating the Models

  6. Publishing the Trained Model as a Web Service for Inference

Comment fonctionnent les projets guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

Enseignant

Avis

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Foire Aux Questions

Foire Aux Questions

  • En achetant un projet guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce projet guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.

  • Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les projets guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.

  • Les enseignants des projets guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.

  • À partir du projet guidé, vous pouvez télécharger et conserver tout fichier que vous avez créé. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction « Navigateur de fichiers » pendant que vous accédez à votre bureau cloud.

  • Aucun remboursement n'est disponible pour les projets guidés. Consulter notre politique de remboursement complète.

  • Aucune aide financière n'est disponible pour les projets guidés.

  • L'audit n'est pas disponible pour les projets guidés.

  • En haut de la page, vous pouvez appuyer sur le niveau d'expérience de ce projet guidé pour afficher les connaissances requises. Pour chaque niveau de projet guidé, votre enseignant vous guidera étape par étape.

  • Oui, tout ce dont vous avez besoin pour terminer votre projet guidé sera présent sur un bureau cloud disponible dans votre navigateur.

  • Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé, directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.