„Azure ML Studio am Beispiel der Betrugserkennung“

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Beitragsbild ML Videoreihe

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 schneiden wir allem voran an, wie man die benötigten Ressourcen erstellt. Im Anschluss schauen wir uns den Homebildschrim auf. Infolgedessen stellt Emil Vinčazović die grundlegendsten Funktionen, welche das ML-Studio bietet, vor und erstellt über alle drei vorhandenen Möglichkeiten jeweils ein Modell. Zusätzlich erläutert unser Data Scientist, 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_neu_quadratisch
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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