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Erstellen eines eigenen Machine learning Services in Azure

Um Machine Learning Modelle zu konsumieren stellen die großen OEMs wie Microsoft, Google und Amazon (uvm.) eigene Services bereit, die einfach per API angesprochen werden können. Was ist, wenn ich mehr benötige oder ich speziellen Content brauche?
Dieser Workshop beschäftigt sich mit dem "Selbermachen" eines ML-Modells. Die Teilnehmer lernen zuerst verschiedene fertige ML-Services kennen, mit denen sie schell einfach Szenarien lösen können.
Ähnlich wie Computer Vision API von Azure, Bilder erkennen kann, werden die Teilnehmer einen eigenen Dienst erstellen und hosten, der die Fähigkeit hat, selbst Bilder zu erkennen. Als Ergebnis können die Teilnehmer Diesen dann ebenfalls in einer eigenen Anwendung verwenden.
Aus dem Workshop nimmt der Teilnehmer mit, welche Möglichkeiten es außer den bereits angebotenen Diensten gibt, wie er seine eigenen Domänen produzieren und die vorhandene Azure Infrastruktur nutzen kann.
Der Teilnehmer lernt die Tools Azure ML Services mit Jupyter Notebook kennen, erfährt, wie man von dort aus einen ML-Service als Container hostet, um diesen dann zu nutzen.

Workshop benötigt:
- Azure Subscription
Dieser richtet sich an alle Entwickler, die in das Thema einsteigen möchten und verstehen wollen, wie man sich an eine eigene KI heranarbeitet.
Data Scientists können in diesem Workshop das Handling der Tools von Microsoft kennenlernen und sich damit ein Einblick über die Vor- oder Nachteile in der täglichen Arbeit verschaffen.

Thomas Tomow

Azure MVP - Cloud, IoT & AI - Leadership & Community

Stockach, Germany

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