Previsões em lote com modelos implantados na malha

Como você aplica seus modelos de machine learning treinados a conjuntos de dados massivos e reais? Gerar previsões em lote de forma eficiente é um requisito básico para os fluxos de trabalho modernos de engenharia e ciência de dados.\n\nEste curso orienta você pelo processo de carregamento de modelos de machine learning implantados e execução de inferência em lote no ecossistema Fabric. Você passará de entender fluxos de trabalho preditivos básicos para configurar pipelines de previsão automatizados e de alto desempenho que lidam com dados de grande escala com facilidade.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda os principais conceitos de previsões em lote e implantação de modelos no Fabric\n- Carregue modelos de machine learning registrados do registro do espaço de trabalho\n Aplique modelos a grandes conjuntos de dados usando fluxos de trabalho escaláveis do Spark e do Python\n- Otimize o desempenho de inferência com bibliotecas de dataframe modernas e processamento paralelo\n– Grave saídas de previsão de volta para lakehouses ou data warehouses para consumo downstream\n‑ Implemente práticas básicas de monitoramento de MLOps para rastrear a deriva de previsões de modelos ao longo do tempo. time\n\nVocê começará aprendendo a terminologia fundamental de implantação de machine learning e a arquitetura Fabric. A partir daí, você progredirá passo a passo através de explicações escritas e trechos de código Python que demonstram como carregar modelos, preparar dados de entrada e armazenar resultados de previsão com segurança.\n\nEste curso foi projetado para analistas de dados iniciantes, aspirantes a cientistas de dados e engenheiros de dado que desejam operacionalizar modelos de aprendizado de máquina. Não é necessária experiência prévia com o Fabric, embora uma familiaridade básica com o Python seja útil.\n\nComece a aprender hoje e desbloqueie o poder das previsões em lote automatizadas em seus pipelines de dados.