Azure机器学习实践：MTC AI开放研讨会日程概览

本次MTC AI开放研讨会是一场聚焦于Azure Machine Learning的培训活动，旨在为参与者提供关于微软云计算平台中机器学习服务的全面了解和实操经验。以下是根据给定文件信息所生成的详细知识点： ### 1. Azure机器学习简介 Azure机器学习是微软提供的一个云基础机器学习服务，它允许数据科学家和开发人员设计、训练、部署和管理机器学习模型。在研讨会中，首先会有一个概览介绍，涵盖Azure ML的核心功能、服务组件、以及如何通过这项服务进行数据科学实验和机器学习模型的部署。 ### 2. 创建Azure机器学习工作区 工作区是Azure机器学习的基本单位，它提供了用于管理机器学习资产（如数据、计算资源、模型等）的环境。创建和设置工作区是参与者的第一个动手实践环节，需要了解如何通过Azure门户或SDK来配置工作区。 ### 3. 自动化机器学习（AutoML） AutoML是Azure机器学习服务中的一项重要功能，它可以自动化一些数据科学任务，比如特征选择、模型选择和超参数优化，从而加快机器学习工作流程。参与者在研讨会中将通过实践学习如何使用AutoML来自动训练、评估和部署高质量的模型。 ### 4. AML Studio Designer AML Studio Designer是Azure机器学习服务中的一个拖拽式界面，它允许用户无需编写代码即可构建、测试和部署机器学习模型。这个工具特别适合那些对编程不熟悉的业务分析师和技术人员，使他们能够快速构建机器学习解决方案。 ### 5. 无代码ML 无代码机器学习（No-code ML）概念是指在机器学习工作流程中不涉及传统编程。在MTC AI开放研讨会中，这部分内容会集中在利用AML Studio Designer等工具来实现无代码机器学习的策略、技巧和最佳实践。 ### 6. 动手实践环节 实践环节是本次研讨会的重要组成部分，通过动手操作可以加深对理论知识的理解。参与者将通过实际创建Azure机器学习工作区、执行AutoML实验、使用AML Studio Designer等任务来掌握具体技能。 ### 7. 办公时间和一对一技术架构师指导 这两个环节为参与者提供了与讲师一对一交流的机会，参与者可以就自己在实操中遇到的问题进行咨询，或就Azure机器学习服务中的高级问题获得深入解答。 ### 8. 民意调查 会议结束时进行的民意调查有助于主办方收集参与者对研讨会内容、组织和服务等方面的反馈，以便改进未来活动的质量。 以上内容涵盖了MTC AI开放研讨会的议程以及相关知识点，为参与者提供了对于Azure机器学习服务全面的认知。通过这些活动，参与者将能够有效运用Azure机器学习解决实际问题，并在实践中不断提升自己的机器学习技能。