Addestramento di modelli di Machine Learning in Azure Databricks

La scalabilità dei modelli di machine learning per gestire set di dati massivi richiede la giusta infrastruttura cloud e la potenza di calcolo distribuita. Azure Databricks offre un ambiente collaborativo che semplifica l'analisi dei big data e i flussi di lavoro di machine learning. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali del machine learning distribuito. Imparerai come preparare grandi set di dati, addestrare modelli usando Spark MLlib e gestire il ciclo di vita del machine learning. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura principale di Azure Databricks e Spark per il machine learning. - Preparare e pulire set di dati su larga scala usando Spark DataFrames. - Addestrare modelli di machine learning supervisionati usando la libreria Spark MLlib. - Valutare le prestazioni del modello usando metriche distribuite appropriate. - Tracciare esperimenti e registrare parametri, metriche e modelli con MLflow. - Registrare e gestire le versioni dei modelli per i flussi di lavoro MLOps di base. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la configurazione dell'ambiente di lavoro, quindi passa alla preparazione dei dati, all'addestramento dei modelli e alla valutazione delle prestazioni. Infine, esplorerai gli strumenti moderni di tracciamento dei modelli e di gestione del ciclo di vita. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, data engineer e sviluppatori che sono nuovi al machine learning distribuito sul cloud. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Databricks o Spark, sebbene una comprensione di base di Python sia utile. Inizia a leggere oggi per costruire flussi di lavoro di machine learning scalabili nel cloud.