Производственное машинное обучение с Azure Databricks

Перенос моделей машинного обучения из локальной ноутбуки в надежную производственную среду является одной из самых больших проблем в науке о данных сегодня. Этот текст-основанный курс ведет вас через основные концепции операций машинного обучения (MLOps) используя лазурные Databricks. Вы перейдете от создания изолированных моделей к созданию автоматизированных, воспроизводимых и контролируемых производственных процессов, обеспечивая сохранение точности и надежности моделей с течением времени. Что вы узнаете: - Понять основные принципы MLOps и производственный жизненный цикл моделей машинного обучения. - Отслеживайте эксперименты, параметры и метрики с помощью интегрированного отслеживания MLflow. - Зарегистрируйте, версию, и управляйте моделями в централизованном регистре модели лазурных Databricks. - Развертывание обученных моделей в качестве конечных точек API в режиме реального времени или конвейеров пакетного баллов. - Мониторинг производительности модели и выявление дрейфа данных для поддержания качества прогнозов. - Применять современные рабочие процессы сотрудничества и основные концепции CI / CD к проектам машинного обучения. Курс начинается с основных определений и основ архитектуры, а затем переходит к практическим сценариям конфигурации. Вы прочитаете подробные объяснения, ясные фрагменты кода и структурированные рабочие процессы развертывания. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков, которые недавно приступили к производственному развертыванию и хотят освоить Azure Databricks. Не требуется предыдущий опыт производства. Начните читать сегодня, чтобы создать надежные, готовые к производству конвейеры машинного обучения.