Создание решений машинного обучения с помощью Azure Databricks

Масштабирование моделей машинного обучения из локальных ноутбуков в облачные среды корпоративного уровня требует надежной инфраструктуры. Лазурные Databricks обеспечивают унифицированную, совместную платформу конструированную для того чтобы обработать массивные наборы данных и упорядочить жизненный цикл машинного обучения. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия науки данных и развернуть масштабируемые решения машинного обучения. Вы узнаете, как готовить данные, обучать модели и управлять жизненным циклом машинного обучения с помощью отраслевых стандартов в экосистеме Databricks. Что вы узнаете: Понимание основных концепций машинного обучения и архитектуры рабочего пространства Azure Databricks; Подготовка и очистка крупномасштабных наборов данных с помощью PySpark и современных API-интерфейсов данных; Обучение и настройка моделей машинного образования с помощьй Spark MLlib и популярных библиотек с открытым исходным кодом; Отслеживание экспериментов, параметров и метрик с помощьют MLflow Управление версиями моделей и управление с помощью Unity Catalog для безопасного сотрудничества; Развертывание обученных моделей в качестве масштабируемых услуг для прогнозирования в реальном времени или пакетного прогнозирования. Вы начнете с изучения основной терминологии и настройки рабочего пространства, затем пройдете через инженерию данных, обучение моделей и современные методы MLOps. Каждая концепция подкреплена четкими письменными объяснениями и практическими фрагментами кода. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров данных и разработчиков, которые впервые используют Azure Databricks. Не требуется предыдущего опыта работы с облачным машинным обучением, хотя полезно будет иметь базовые знания Python. Начните ваше путешествие в масштабируемое машинное обучение и овладейте основами лазурных Databricks сегодня.