Deep Learning Inference with Azure ML Studio

Coursera Project Network

Train and evaluate a multiclass neural network on Azure ML Studio to recognize handwritten digits

Create and deploy a predictive web service

Build a Python web app to query the Azure web service API for deep learning inference

Clock1.5 hours
Comment Dots英語

In this project-based course, you will use the Multiclass Neural Network module in Azure Machine Learning Studio to train a neural network to recognize handwritten digits. Microsoft Azure Machine Learning Studio is a drag-and-drop tool you can use to rapidly build and deploy machine learning models on Azure. The data used in this course is the popular MNIST data set consisting of 70,000 grayscale images of hand-written digits. You are going to deploy the trained neural network model as an Azure Web service. Azure Web Services provide an interface between an application and a Machine Learning Studio workflow scoring model. You will write a Python application to use the Batch Execution Service and predict the class labels of handwritten digits. This is the third course in this series on building machine learning applications using Azure Machine Learning Studio. I highly encourage you to take the first course before proceeding. It has instructions on how to set up your Azure ML account with $200 worth of free credit to get started with running your experiments! This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.





  1. Introduction and Overview

  2. Data Preparation

  3. Train and Evaluate Multiclass Neural Network

  4. Create and Deploy Predictive Web Service

  5. Inference Using the Web Service API






  • ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。

  • ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。

  • ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。

  • ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。

  • ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

  • ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。

  • ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。

  • ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。

  • はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。

  • 分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。