یادگیری ماشینی پایه و اساس مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و هوش مصنوعی است. اگر می‌خواهید در مورد مفاهیم اساسی و نحوه ورود به مدل‌های ساخت با رایج‌ترین ابزارهای یادگیری ماشین بیاموزید، این مسیر برای شما مناسب است. در این دوره، شما با اصول اصلی یادگیری ماشینی و نحوه استفاده از ابزارها و چارچوب های رایج برای آموزش، ارزیابی و استفاده از مدل های یادگیری ماشینی آشنا خواهید شد. این دوره برای آماده سازی شما برای نقش هایی طراحی شده است که شامل برنامه ریزی و ایجاد یک محیط کاری مناسب برای حجم کاری علم داده در Azure می شود. شما یاد خواهید گرفت که چگونه آزمایش های داده را اجرا کنید و مدل های پیش بینی را آموزش دهید. علاوه بر این، شما مدل‌های یادگیری ماشینی را مدیریت، بهینه‌سازی و به کار خواهید برد. از ابتدایی‌ترین مدل‌های یادگیری ماشینی کلاسیک، تا تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی و سفارشی‌سازی معماری‌ها، شما با محتوای مفهومی هضم آسان و نوت‌بوک‌های تعاملی Jupyter هدایت می‌شوید. اگر از قبل ایده ای دارید که یادگیری ماشین در مورد چیست یا پیشینه ریاضی قوی دارید، این دوره برای شما عالی است. این ماژول ها برخی از مفاهیم یادگیری ماشین را آموزش می دهند، اما به سرعت حرکت می کنند تا بتوانند به قدرت استفاده از ابزارهایی مانند scikit-learn، TensorFlow و PyTorch دست یابند. اگر به دنبال آشنایی کافی برای درک مثال‌های یادگیری ماشینی برای محصولاتی مانند Azure ML یا Azure Databricks هستید، این مسیر یادگیری بهترین راه برای شماست. همچنین اگر قصد دارید فراتر از یادگیری ماشینی کلاسیک بروید و در زمینه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی که ما در اینجا فقط آن ها را معرفی می کنیم، آموزش ببینید، مکان خوبی برای شروع است. این برنامه شامل 5 دوره است که به شما برای شرکت در آزمون DP-100: طراحی و پیاده سازی راه حل علم داده در Azure کمک می کند. آزمون گواهینامه فرصتی برای اثبات دانش و تخصص در راه‌حل‌های یادگیری ماشین در مقیاس ابری با استفاده از یادگیری ماشین Azure است. این تخصص به شما می آموزد که از دانش موجود خود از پایتون و یادگیری ماشین برای مدیریت جذب و آماده سازی داده ها، آموزش مدل و استقرار، و نظارت راه حل یادگیری ماشین در Microsoft Azure استفاده کنید. هر دوره به شما مفاهیم و مهارت هایی را می آموزد که با امتحان اندازه گیری می شوند.