Training von Machine Learning-Modellen in Azure Databricks

Die Skalierung von Machine-Learning-Modellen für die Verarbeitung riesiger Datensätze erfordert die richtige Cloud-Infrastruktur und verteilte Rechenleistung. Azure Databricks bietet eine kollaborative Umgebung, die Big Data-Analysen und Workflows für maschinelles Lernen vereinfacht. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte des verteilten maschinellen Lernens. Sie lernen, wie Sie große Datensätze vorbereiten, Modelle mit Spark MLlib trainieren und den Lebenszyklus des maschinellen Lernens verwalten. Sie lernen: - Verstehen Sie die Kernarchitektur von Azure Databricks und Spark für maschinelles Lernen. - Bereiten Sie große Datensätze mit Spark DataFrames vor und bereinigen Sie sie. - Trainieren Sie überwachte maschinelle Lernmodelle mit der Spark MLlib-Bibliothek. - Bewerten Sie die Modellleistung mit geeigneten verteilten Metriken. - Verfolgen Sie Experimente und protokollieren Sie Parameter, Metriken und Modelle mit MLflow. - Registrieren und verwalten Sie Modellversionen für grundlegende MLOps-Workflows. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und der Einrichtung des Arbeitsbereichs und geht dann auf die Datenvorbereitung, das Modelltraining und die Leistungsbewertung ein. Schließlich werden Sie moderne Modellverfolgungs- und Lebenszyklusmanagement-Tools erkunden. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Scientists, Data Engineers und Entwickler, die sich noch nicht mit verteiltem maschinellem Lernen in der Cloud beschäftigen. Es sind keine Vorkenntnisse mit Databricks oder Spark erforderlich, aber ein grundlegendes Verständnis von Python ist hilfreich. Lesen Sie noch heute, wie Sie skalierbare Machine-Learning-Workflows in der Cloud erstellen.