Первый базовый проект! Машинное обучение Azure: простой старт для удовольствия и прибыли!

🚀 Добро пожаловать в нашу серию руководств по машинному обучению Azure! В этом видео мы покажем вам процесс создания регрессионной модели для прогнозирования цен на автомобили с помощью конструктора машинного обучения Azure.

🔹 В этом практическом руководстве вы узнаете, как:
создать рабочее пространство машинного обучения Azure;
настроить вычислительные кластеры для обучения модели;
исследовать и преобразовывать набор данных для достижения оптимальных результатов;
обучить регрессионную модель для прогнозирования цен на автомобили;
оценить эффективность модели с помощью ключевых метрик;
создать конвейер вывода для прогнозирования цен в режиме реального времени;
развернуть обученную модель как веб-сервис с помощью экземпляра контейнера Azure.

🔹 Это руководство идеально подходит для новичков и энтузиастов, которые хотят начать работу с машинным обучением Azure. Предварительный опыт программирования не требуется, и мы проведем вас через каждый шаг с понятными объяснениями и примерами.

🎓 Готовы повысить свой уровень навыков в области науки о данных? Посмотрите видео и следуйте нашему пошаговому руководству, чтобы изучить возможности машинного обучения Azure для задач регрессии.

👍 Если это руководство окажется вам полезным, не забудьте поставить лайк и подписаться на наш канал, чтобы получать больше интересных руководств по Azure и материалов по науке о данных.

🔔 Включите уведомление, чтобы не пропустить будущие обновления! Давайте погрузимся в мир науки о данных с помощью машинного обучения Azure!

#AzureMachineLearning #RegressionModel #DataScienceTutorial #MachineLearningTutorial #azuretutorialforbeginners

---------------------------

Временные метки:

00:00 — Введение
00:59 — Обзор на доске
17:30 — Демонстрация машинного обучения
21:00 — Очистка входных данных
27:01 — Разделение данных для обучения и тестирования
31:10 — Тестирование нашей модели
38:00 — Развёртывание модели на конечной точке
41:00 — Использование модели для прогнозирования цен
44:20 — Заключение #Лайк и подписка!