Beginn der Video-Reihe „Azure ML Studio am Beispiel der Betrugserkennung“

Was ist das „Azure ML Studio“?

Ab Montag, dem 5.12.2022 beginnt die arelium mit der Video-Reihe „Azure ML Studio am Beispiel der Betrugserkennung“. Dabei widmet sich jedes Video einem kleinen Themengebiet im ML Studio. Die Videos werden auf dem eigenen YouTube Kanal hochgeladen. KI-Experte Emil Vinčazović verschafft hierbei einen Einblick in das Azure ML Studio. Dieses begleitet ihn bei seiner täglichen Arbeit. Dort ist es möglich über automatisierte Vorgänge, dem Schreiben eines eigenen Codes oder durch ein Drag and Drop Prinzip, Machine Learning Modelle zu erstellen. Diese können dann als Endpunkte zur Verfügung gestellt werden. Dadurch können zum einen Echtzeitdaten ausgewertet werden. Zum anderen werden die Modelle für die Datenverarbeitung über Nacht eingesetzt.

Logo Azure Machine Learning Studio
Logo des Azure Machine Learning Studios

Worum geht es in der Videoreihe?

In der Videoreihe werden alle wichtigen Punkte des ML-Studios angeschnitten, ohne dabei in die Tiefe zu gehen. Dabei werden allem voran die benötigten Ressourcen erstellt. Im Anschluss wird ein Überblick über den Home Bildschirm gegeben. Infolgedessen stellt Emil Vinčazović die grundlegendsten Funktionen, welche das ML-Studio bietet, vor und erstellt über alle drei vorhandenen Möglichkeiten jeweils ein Modell. Zusätzlich wird erläutert, wie ein ML-Modell aufgebaut ist und wie man es am Ende bewerten kann. Zum Abschluss der Video-Reihe zeigt der Data Engineer, wie die Modelle zur Verfügung gestellt werden können, um sie einzusetzen.

Emil Bild
Emil Vincazovic

Wie lange geht die Videoreihe?

Die Video-Reihe wird in etwa aus zwölf Videos bestehen, welche zwischen zwei und sieben Minuten lang sind. Sie beginnt ab dem 5.12.2022 und wird voraussichtlich bis zum 27.02.2023 andauern. Dabei wird jeden Montag ein Video hochgeladen.

Azure-ML Betrugserkennung

05.12.2022

Montag

Erstellen der Ressourcengruppe und Ressourcen

12.12.2022

Montag

Kurze Erklärung der Speichermöglichkeiten + Hochladen des Datensatzes

19.12.2022

Montag

Homebildschirm Azure-ML-Studio

26.12.2022

Montag

Komponente „Autor“

02.01.2023

Montag

Komponente „Ressourcen“

09.01.2023

Montag

Komponente „Verwalten“

16.01.2023

Montag

Metriken zur Auswertung

23.01.2023

Montag

Schema eines ML-Prozesses (Daten laden, splitten, normalisieren etc.)

30.01.2023

Montag

„AutoML“ am Beispiel zeigen

06.02.2023

Montag

„Designer“ am Beispiel zeigen

13.02.2023

Montag

„Notebooks“ am Beispiel zeigen

20.02.2023

Montag

Zusammenfassung

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Emil Vincazovic

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