
Mastering Azure Machine Learning: Perform large-scale end-to-end advanced machine learning on the cloud with Microsoft Azure ML
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Beschreibung
"Mastering Azure Machine Learning" von Christoph Körner ist ein umfassendes Handbuch, das sich auf die Nutzung von Microsoft Azure für die Durchführung fortschrittlicher Machine-Learning-Projekte konzentriert. Das Buch richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens in der Cloud erweitern möchten. Der Inhalt deckt den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Projekten ab, von der Datenvorbereitung und -verarbeitung über die Modellierung bis hin zur Bereitstellung und Überwachung. Es wird erklärt, wie man mit Azure ML Pipelines erstellt, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Darüber hinaus behandelt das Buch Themen wie automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML), Hyperparameter-Tuning und die Integration von Open-Source-Tools. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Skalierbarkeit und der Nutzung der cloudbasierten Infrastruktur von Azure, um Machine-Learning-Modelle in großem Maßstab bereitzustellen. Praktische Beispiele und Best Practices helfen den Lesern dabei, ihre eigenen Projekte erfolgreich umzusetzen. Insgesamt bietet "Mastering Azure Machine Learning" eine detaillierte Anleitung zur effektiven Nutzung der leistungsstarken Funktionen von Azure für komplexe maschinelle Lernaufgaben.
Produktdetails

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Über den Autor
- Hardcover
- 608 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2022
- Wiley & Sons
- Hardcover
- 288 Seiten
- Erschienen 2015
- Wiley
- paperback
- 515 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Hardcover
- 256 Seiten
- Erschienen 2023
- Wiley & Sons
- Kartoniert
- 559 Seiten
- Erschienen 2017
- Apress
- Gebunden
- 611 Seiten
- Erschienen 2021
- SAP PRESS
- hardcover
- 336 Seiten
- Erschienen 2021
- Wiley
- Gebunden
- 271 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- Hardcover
- 252 Seiten
- Apress