Dự đoán hàng loạt với mô hình triển khai trong Fabric

Làm thế nào để áp dụng mô hình học máy được đào tạo của bạn cho các tập dữ liệu lớn, thế giới thực? Tạo ra các dự đoán hàng loạt hiệu quả là một yêu cầu cốt lõi cho kỹ thuật dữ liệu hiện đại và các luồng công việc khoa học dữ kiện.\n\nChương trình này hướng dẫn bạn qua quá trình tải mô hình học máy triển khai và chạy suy luận hàng loạn trong hệ sinh thái Fabric. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các luồng công việc dự đoán cơ bản sang thiết lập các đường ống dự đoáin tự động, hiệu suất cao xử lý dữ liệu quy mô lớn một cách dễ dàng.\n\nBạn sẽ học được gì:\n- Hiểu các khái niệm cốt lõi của dự đoá và triển khai mô hình hàng loạt trong Fabric\n- Tải các mô hình học máy đã đăng ký từ đăng ký không gian làm việc\n - Apply models to large dataset using scalable Spark and Python workflows\n- Tối ưu hiệu suất suy luận với các thư viện dataframe hiện đại và xử lý song song\n - Viết các kết quả dự đoán trở lại lakehouses hoặc kho dữ liệu để tiêu thụ hạ lưu\n time\n\nBạn sẽ bắt đầu bằng cách học thuật ngữ cơ bản về triển khai học máy và kiến trúc Fabric. Từ đó, bạn sẽ tiến hành các giải thích viết từng bước và các đoạn mã Python minh họa cách tải mô hình, chuẩn bị dữ liệu nhập, và lưu trữ kết quả dự đoán một cách an toàn.\n\nChương trình này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ kiện mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ lượng tham vọng, và các kỹ sư dữ liêu muốn vận hành các mô hình học máy. Không cần kinh nghiệm trước với Fabric, mặc dù một sự quen thuộc cơ bản với Python sẽ giúp ích.\n\nBắt đầu học hôm nay và giải phóng sức mạnh của dự đoán tự động hóa trong các đường ống dữ liệu của bạn.