Tworzenie rozwiązań uczenia maszynowego za pomocą usługi Azure Databricks

Skalowanie modeli uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do środowisk chmurowych klasy korporacyjnej wymaga solidnej infrastruktury. Usługa Azure Databricks zapewnia zunifikowaną platformę współpracy zaprojektowaną do obsługi ogromnych zestawów danych i usprawnienia cyklu życia uczenia maszynowego. Ten kurs tekstowy prowadzi od podstawowych koncepcji nauki o danych do wdrażania skalowalnych rozwiązań uczenia maszynowego. Dowiesz się, jak przygotowywać dane, trenować modele i zarządzać cyklem życia uczenia maszynowego za pomocą standardowych narzędzi w ekosystemie Databricks. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć uczenia maszynowego i architektury obszaru roboczego usługi Azure Databricks; Przygotowywanie i czyszczenie dużych zestawów danych za pomocą PySpark i nowoczesnych interfejsów API ram danych; Trenowanie i dostrajanie modeli uczenia się maszyn za pomoca Spark MLlib i popularnych bibliotek typu open source; Śledzenie eksperymentów, parametrów i metryk za pomocę MLflow Zarządzaj wersjami modeli i nadzorem za pomocą Unity Catalog w celu bezpiecznej współpracy; Wdrażaj wyszkolone modele jako skalowalne usługi do prognozowania w czasie rzeczywistym lub wsadowo. Zaczniesz od zbadania podstawowej terminologii i konfiguracji obszaru roboczego, a następnie przejdziesz przez inżynierię danych, szkolenie modeli i nowoczesne praktyki MLOps. Każda koncepcja jest wzmocniona jasnymi pisemnymi wyjaśnieniami i praktycznymi fragmentami kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców danych, inżynierów danych i programistów, którzy są nowicjuszami w Azure Databricks. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym w chmurze, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie Pythona. Rozpocznij swoją podróż w skalowalne uczenie maszynowe i opanuj podstawy usługi Azure Databricks już dziś.