{"id":173643,"date":"2023-04-02T19:59:05","date_gmt":"2023-04-02T18:59:05","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=173643"},"modified":"2026-02-06T06:56:58","modified_gmt":"2026-02-06T05:56:58","slug":"microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/microsoft-azure-kurs-lerne-machine-learning","title":{"rendered":"Microsoft Azure Kurs: Lerne Machine Learning"},"content":{"rendered":"<p><strong>Azure Machine Learning ist ein Webservice f\u00fcr die Erstellung und den Einsatz von Machine Learning (ML)-Modellen f\u00fcr Datenwissenschaftsteams. Er erm\u00f6glicht es, diese Modelle in einer skalierbaren Cloud-Umgebung zu erstellen, zu testen, zu verwalten, einzusetzen oder zu \u00fcberwachen, um Big-Data-Analysen f\u00fcr pr\u00e4diktive Analysen durchf\u00fchren zu k\u00f6nnen.<\/strong><\/p>\n<h3>Microsoft Azure Kurs: Werde fit im Machine Learning<\/h3>\nWenn es darum geht,<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/machine-learning-definition-funktionsweise-anwendungen\"> Machine-Learning-Modelle<\/a> zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen, werden in der Regel folgende Tools verwendet:\n<ul>\n \t<li><strong><a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/de-de\/products\/machine-learning\/\">Azure Machine Learning Studio<\/a>:<\/strong> Hierbei handelt es sich um einen Arbeitsbereich, in dem du Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen erstellst, generierst und trainierst.<\/li>\n \t<li><strong>Azure Machine Learning f\u00fcr Visual Studio Code Extension<\/strong>: Dies ist eine kostenlose Erweiterung, mit der du Ressourcen, Workflows zum Trainieren von Modellen und Eins\u00e4tze in Visual Studio Code verwalten kannst.<\/li>\n<\/ul>\nW\u00e4hrend der praktischen Arbeit zielt einen Microsoft Azure Kurs oder eine <strong>Azure Machine Learning-Schulung<\/strong> unter anderem darauf ab, dass der Sch\u00fcler :\n<ul>\n \t<li>Mit der Benutzeroberfl\u00e4che dieses Azure-Dienstes f\u00fcr maschinelles Lernen umgehen k\u00f6nnen.<\/li>\n \t<li>Die Variablen f\u00fcr die Algorithmen und die \u00e4quivalenten Algorithmen f\u00fcr die jeweilige Problemstellung ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen.<\/li>\n \t<li>Die Programmiersprachen beherrschen, die \u00fcblicherweise f\u00fcr die Optimierung von Azure Machine Learning verwendet werden <strong>(R und Python).<\/strong><\/li>\n \t<li>Erfahrungen mit einem Webservice f\u00fcr maschinelles Lernen sammeln.<\/li>\n<\/ul>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Azure Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>Voraussetzungen f\u00fcr den Microsoft Azure Kurs in Machine Learning<\/h3>\nBevor Du mit einem <strong>Microsoft Azure Kurs in&nbsp; Machine Learning<\/strong> beginnst, solltest Du einige Grundlagen kennen:\n<ul>\n \t<li>Ein Verst\u00e4ndnis der Konzepte von Machine Learning<\/li>\n \t<li>Ein Wissen \u00fcber die Konzepte des Cloud Computing<\/li>\n \t<li>Ein allgemeines Verst\u00e4ndnis von Containern und Orchestrierung<\/li>\n \t<li>Erfahrung in der Programmierung mit Python oder R.<\/li>\n \t<li>Erfahrung in der Arbeit mit einer Kommandozeile<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Hauptziele eines Microsoft Azure Kurses in Machine Learning<\/h3>\nEin <strong>Microsoft Azure Kurs in Machine Learning<\/strong> richtet sich an Ingenieure, die die Drag-and-Drop-Plattform von <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/was-ist-azure-data-factory\">Microsoft Azure<\/a> nutzen m\u00f6chten, um Arbeitslasten f\u00fcr maschinelles Lernen einzusetzen, ohne Software und Hardware kaufen zu m\u00fcssen und ohne sich um Wartung und Bereitstellung k\u00fcmmern zu m\u00fcssen. Mit anderen Worten, sie richtet sich an :\n<ul>\n \t<li>Data Scientists<\/li>\n \t<li>Data Engineers<\/li>\n \t<li>DevOps Engineers, die sich f\u00fcr den Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens interessieren.<\/li>\n \t<li>Machine Learning Engineers, die sich f\u00fcr den Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens interessieren.<\/li>\n \t<li>Software-Engineers, die die Integration und den Einsatz von Machine-Learning-Funktionen in ihre Anwendungen automatisieren m\u00f6chten.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Inhalt eines Azure Kurses in Machine Learning<\/h3>\nEine Azure Machine Learning-Schulung besteht haupts\u00e4chlich darin, den Workflow f\u00fcr diesen Cloud-Dienst zu gew\u00e4hrleisten. Daher besteht sie, genau wie die Ausf\u00fchrung eines Workflows des Azure Machine Learning Service, aus drei Schritten:\n<h4>1. Vorbereitung der Daten<\/h4>\nDies ist der erste Schritt bei der Erstellung eines Modells f\u00fcr maschinelles Lernen, das die Sammlung und Verarbeitung von Daten aus einem Datastore und einem Dataset beinhaltet.\n\nHier sind einige Beispiele f\u00fcr unterst\u00fctzte Azure-Speicherdienste, die als Datenbanken gespeichert werden k\u00f6nnen:\n<ul>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/alles-wissenswerte-ueber-data-lake\">Azure Data Lake<\/a><\/li>\n \t<li>Azure SQL Database<\/li>\n \t<li>Databricks File System<\/li>\n \t<li>Azure Blob Storage<\/li>\n<\/ul>\n<h4>2. Test<\/h4>\nNachdem die Daten aufgenommen und im Datensatz gespeichert wurden, besteht der n\u00e4chste Schritt darin, das Modell zu erstellen, zu trainieren und zu testen.\n\nDas Modell ist ein St\u00fcck Code, das Eingaben nimmt und Ausgaben f\u00fcr diese Eingaben erzeugt. Die Entwicklung eines ML-Modells erfordert die Auswahl eines Algorithmus, die Verf\u00fcgbarkeit von Daten und das Einstellen von Hyperparametern.\n\nDas Training umfasst einen iterativen Prozess, der ein <strong>trainiertes Modell<\/strong> liefert, das erbt, was es w\u00e4hrend des Trainingsprozesses gelernt hat. Das Modell erh\u00e4lt man, indem man es in Azure Machine Learning ausf\u00fchrt.\n\nNat\u00fcrlich wird auch eine Rechenressource ben\u00f6tigt, in der das Trainingsskript ausgef\u00fchrt werden muss. Azure Machine Learning hat den Vorteil, dass das automatische Lernen eines Modells auf verschiedenen Rechenzielen durchgef\u00fchrt werden kann:\n<ul>\n \t<li>Local Compute: Rechenkontext, in dem der Code zur Einreichung der Experimente ausgef\u00fchrt wird.<\/li>\n \t<li>Compute Cluster: Virtueller Cluster, der von Azure Machine Learning verwaltet wird.<\/li>\n \t<li>Inference Cluster: Container-basiertes Einsatzziel.\nAttached Compute: <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/azure-databricks-was-ist-das-denn\">Azure Databricks<\/a>, Azure Data Analytics, etc.<\/li>\n<\/ul>\n<h4>3. Rollout<\/h4>\nNachdem das Modell gebildet und getestet wurde, wird es im Modellregister gespeichert und dann in einem Webdienst oder in <strong>IoT-Modulen<\/strong> eingesetzt. Das gespeicherte Modell wird als Endpunkt des Dienstes bereitgestellt.\n\nEs instanziiert das Bild in einem Webservice, der dann in der Cloud oder in einem<a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/cloud-computing\"> IoT-Modul gehostet<\/a> wird, um es in einem Einsatz von eingebetteten Ger\u00e4ten zu verwenden.\n\nAm Ende des Kurses werden die Sch\u00fcler\/innen somit in der Lage sein, :\n<ul>\n \t<li>Hochpr\u00e4zise Machine-Learning-Modelle mithilfe von Python- oder R-Programmierwerkzeugen zu schreiben;<\/li>\n \t<li>Die in Azure ML verf\u00fcgbaren Datens\u00e4tze und Algorithmen nutzen, um Machine Learning- und Deep Learning-Modelle zu trainieren und zu verfolgen.<\/li>\n \t<li>Den interaktiven Arbeitsbereich von <strong>Azure Machine Learning<\/strong> nutzen, um gemeinsam Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen zu entwickeln.<\/li>\n<\/ul>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/terminvereinbarung\">Studienberatung kontaktieren<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Azure Machine Learning ist ein Webservice f\u00fcr die Erstellung und den Einsatz von Machine Learning (ML)-Modellen f\u00fcr Datenwissenschaftsteams. 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