Azure Databricks'te Makine Öğrenme Modelleri Eğitimi

Dev veri kümelerini yönetmek için makine öğrenimi modellerinin ölçeklendirilmesi doğru bulut altyapısı ve dağıtılmış hesaplama gücünü gerektirir. Azure Databricks, büyük veri analizi ve makine öğrenimi çalışma akışlarını basitleştiren bir işbirliği ortamı sağlar. Bu metin tabanlı kurs, dağıtılmış makine öğreniminin temel kavramlarını size gösteriyor. Büyük veri kümelerini hazırlamayı, Spark MLlib kullanarak modelleri eğitmeyi ve makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmeyi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: - Makine öğrenimi için Azure Databricks ve Spark'ın çekirdek mimarisini anlayın. - Spark DataFrames kullanarak büyük ölçekli veri kümelerini hazırlayın ve temizleyin. - Spark MLlib kütüphanesini kullanarak denetimli makine öğrenimi modellerini eğitin. - Uygun dağıtılmış metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin. - MLflow ile deneyleri takip edin ve parametreleri, metrikleri ve modelleri kaydedin. - Temel MLOps iş akışları için model sürümlerini kaydedin ve yönetin. Kurs temel terminoloji ve çalışma alanının kurulumuyla başlar, ardından veri hazırlama, model eğitimi ve performans değerlendirmesine geçer. Son olarak, modern model izleme ve yaşam döngüsü yönetim araçlarını keşfedeceksiniz. Bu kurs, bulutta dağıtılmış makine öğrenimine yeni başlayan umut verici veri bilimcileri, veri mühendisleri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Databricks veya Spark ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python'un temel anlayışı yararlıdır. Bulutta ölçeklenebilir makine öğrenimi çalışma akışları oluşturmak için bugün okumaya başlayın.