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
Showcase this hands-on experience in an interview
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.
A basic understanding of machine learning workflows.
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction and Project Overview
Data Cleaning
Accounting for Class Imbalance
Training a Two-Class Boosted Decision Tree Model and Hyperparameter Tuning
Scoring and Evaluating the Models
Publishing the Trained Model as a Web Service for Inference
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
I have learn most quality things and practical knowledge with machine learning pipelines with Azure ML studio which is very useful for our future & It can help me in my life.
Very interesting, the only issue was the visualization on my laptop screen (less than a half)
I m learn many things in the coursera. This is one of the best app provide for everyone.
Its great for my learning session Machine Learning Pipelines ! Thank for this course.
Les projets guidés sont-ils disponible sur ordinateur et sur mobile ?
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.
Qui sont les enseignants pour les projets guidés ?
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.
Puis-je télécharger le travail depuis mon projet guidé une fois que je l'ai terminé ?
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.
De quelle expérience ai-je besoin pour réaliser ce projet guidé ?
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.
Puis-je terminer ce projet guidé directement avec mon navigateur web, au lieu d'installer un logiciel spécial ?
Oui, tout ce dont vous avez besoin pour terminer votre projet guidé sera présent sur un bureau cloud disponible dans votre navigateur.
Comment se présente l'expérience d'apprentissage pour les projets guidés ?
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.