Erste Einführung in Azure Machine Learning (Azure ML)

Dieser Kurs führt durch das Hands On Lab, welches unter studio (dot) azureml (dot) net zur Verfügung gestellt wird.

Einführung und Anmeldung

In der Einführung sehen wir einen kurzen Überblick über die Möglichkeiten von Studio ML, sowie die einzelnen Beispiele, die in diesem Hands On Lab behandelt werden.
Danach melden wir uns bei studio (dot) azureml (dot) net an, um eine Testumgebung für unsere weiteren Beispiele zu erstellen.

Durchführung der Experimente

Zu Beginn navigieren wir durch einzelne Elemente, um einen Überblick über die Verwendung von Studio ML zu bekommen, und mögliche Module für unsere weiteren Beispiele kennenlernen.
Danach erstellen und verwenden wir unser erstes Modell unter Verwendung von Linearer Regression, generieren dafür ein Web Service und stellen dieses durch Deployment auch zur Verfügung
Anschließend verwenden wird dasselbe Beispiel, um zu zeigen, wie wir die Anzahl der Verwendeten Spalten aus dem Dataset, und damit die Ausgabemenge des Web Services einschränken können.
Als nächstes lernen wir kennen, wie wir nun dieses Modell validieren und dessen Ergebnisse visualisieren können.
Weiters zeigen wir Funktionalität von Studio ML, die es uns ermöglicht, verschiedene Analyseansätze und die sich daraus ergebenden Ergebnisse miteinander vergleichen können
Schließlich lernen wir Beispielhaft auch die Binäre Klassifizierung kennen, und visualisieren dabei auch die sich daraus ergebenden Ergebnisbäume
Um abschließend auch hier zwei verschiedene Methoden zur binären Klassifizierung vergleichen und die Ergebnisunterschiede kurz visualisieren.