Szkolenia dotyczące modeli uczenia maszynowego w usłudze Azure Databricks

Skalowanie modeli uczenia maszynowego w celu obsługi ogromnych zbiorów danych wymaga odpowiedniej infrastruktury chmury i rozproszonej mocy obliczeniowej. Usługa Azure Databricks zapewnia środowisko współpracy, które upraszcza analizę dużych zbiorów danych i przepływy pracy uczenia maszynowego. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe pojęcia rozproszonego uczenia maszynowego. Dowiesz się, jak przygotować duże zbiory danych, trenować modele za pomocą Spark MLlib i zarządzać cyklem życia uczenia maszynowego. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową architekturę Azure Databricks i Spark dla uczenia maszynowego. - Przygotuj i wyczyść duże zbiory danych za pomocą Spark DataFrames. - Trenuj nadzorowane modele uczenia maszynowego za pomocą biblioteki Spark MLlib. - Oceń wydajność modelu za pomocą odpowiednich rozproszonych metryk. - Śledź eksperymenty i rejestruj parametry, wskaźniki i modele za pomocą MLflow. - Rejestruj i zarządzaj wersjami modelu dla podstawowych przepływów pracy MLOps. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i konfiguracji obszaru roboczego, a następnie przechodzi do przygotowania danych, szkolenia modelu i oceny wydajności. Wreszcie, będziesz odkrywać nowoczesne narzędzia do śledzenia modeli i zarządzania cyklem życia. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, inżynierów danych i programistów, którzy są nowicjuszami w rozproszonym uczeniu maszynowym w chmurze. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z Databricks lub Sparkiem, chociaż pomocna jest podstawowa znajomość Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby tworzyć skalowalne procesy uczenia maszynowego w chmurze.