Azure Databricks'te MLflow: Modelleri takip ve yönet

Makine öğrenimi yaşam döngülerini yönetmek, deneyleri ve modelleri izleyecek merkezi bir sistem olmadan hızlıca kaotik hale gelebilir. Bu kurs, Azure Databricks çevresi içinde MLflow'a tanıtıyor ve veri bilimi projelerinize yapı, tekrarlanabilirlik ve otomasyon getirmenize yardımcı oluyor. Temel MLOps kavramlarını anlamaktan tam makine öğrenimi yaşam döngülerini yönetmeye kadar ilerleyeceksiniz. Açık açıklamalar ve yapısal metin tabanlı yürüyüşleri okuyarak, parametreleri, metrikleri ve eserleri kaydetmeyi, deney yürüyüşünü karşılaştırmayı ve dağıtım için modelleri kaydettirmek için öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - MLflow çekirdek bileşenlerini ve Azure Databricks ile nasıl entegre olduklarını anlayın - Parametreleri, ölçümleri ve çıkış eserlerini kaydederek makine öğrenme deneylerini izleyin - Popüler kütüphanelerden eğitim detaylarını otomatik olarak yakalamak için otomatik kayıt uygulaması - MLflow Model Kayıt Defteri kullanarak model sürümlerini ve sahne geçişlerini yönetin - Eğitimli modelleri tekrarlanabilir durumlara dönüştürme. - Temel MLOps en iyi uygulamalarını temiz ve işbirliğine dayalı çalışma alanlarını korumak için uygulayın Kurs, izleme, kayıt tutma ve model yönetim teknikleri yoluyla size rehberlik etmeden önce temel makine öğrenimi yaşam döngüsü kavramlarıyla başlar. Modelleri dağıtmak ve işbirliği çalışma alanlarını organize etmek için pratik stratejilerle bitireceksiniz. Bu kurs, deneysel çalışma akışlarını organize etmek isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve veri analistler için tasarlanmıştır. MLflow ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python ve makine öğrenimi kavramlarına temel bir aşinalık yararlıdır. Makine öğrenimi projelerinize düzen, tekrarlanabilirlik ve profesyonel MLOps standartlarını getirmek için bugün okumaya başlayın.