Краткий обзор Bbook. Экзамен № 70–774. Наука о данных в облаке с помощью машинного обучения Azure. Автор Пако Гонсалес. Предназначенный для опытных ИТ-специалистов, готовых повысить свой статус, экзамен Exam Ref фокусируется на критическом мышлении и сообразительности в принятии решений, необходимых для успеха на уровне MCSA. Сосредоточьтесь на опыте, измеряемом следующими целями: Подготовка данных для анализа в Машинном обучении Azure и экспорт из Машинного обучения Azure. Разработка моделей машинного обучения. Эксплуатация служб машинного обучения Azure и управление ими. Использование других служб для машинного обучения. Цели Содержит стратегические сценарии что, если, которые бросят вам вызов Предполагается, что вы знакомы со службами данных Azure, концепциями машинного обучения и общими процессами обработки данных Об экзамене Экзамен 70–774 фокусируется на навыках и знаниях, необходимых для подготовки данных для анализа с помощью Azure Machine Обучение; найти ключевые переменные, описывающие поведение ваших данных; разрабатывать модели и определять оптимальные алгоритмы; обучать, проверять, развертывать, управлять и использовать модели машинного обучения Azure; и использовать связанные службы и API. О сертификации Microsoft После сдачи этого экзамена, а также экзамена 70–773: анализ больших данных с помощью Microsoft R вы получаете сертификат MCSA: Machine Learning, демонстрирующий ваш опыт в использовании машинного обучения Microsoft Azure и больших данных с помощью R Server и SQL R Services. См. полную информацию по адресу: microsoft.com/learning
нажмите здесь, чтобы продолжить чтение https://bit.ly/2KrrRd9
Резюме Bbook Exam Ref 70–774 Выполнение облачных исследований данных с помощью машинного обучения Azure от Paco…
смотрите также:
- Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
- Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
- Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
- Объяснение документов 02: BERT
- Как проанализировать работу вашего классификатора?
Новые материалы
Как создать диаграмму градиентной кисти с помощью D3.js
Резюме:
Из этого туториала Вы узнаете, как добавить градиентную кисть к диаграмме с областями в D3.js. Мы добавим градиент к значениям SVG и применим градиент в качестве заливки к диаграмме с..
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..