Xây dựng giải pháp học máy với Azure Databricks

Đo lường các mô hình học máy từ một máy tính bảng địa phương đến môi trường đám mây cấp doanh nghiệp đòi hỏi cơ sở hạ tầng vững chắc. Azure Databricks cung cấp một nền tảng hợp tác thống nhất được thiết kế để xử lý các tập dữ liệu khổng lồ và tối ưu hóa chu kỳ học máy. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các khái niệm khoa học dữ liệu cơ bản đến triển khai các giải pháp học máy có thể mở rộng. Bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình, và quản lý chu kỳ sống học máy bằng cách sử dụng các công cụ tiêu chuẩn trong hệ sinh thái Databricks. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm học máy cơ bản và kiến trúc không gian làm việc Azure Databricks; Chuẩn bị và dọn dẹp các tập dữ liệu quy mô lớn bằng PySpark và API khung dữ kiện hiện đại; Huấn luyện và điều chỉnh các mô hình học máy bằng Spark MLlib và thư viện mã nguồn mở phổ biến; Theo dõi các thí nghiệm, tham số và chỉ số bằng MLflow Hợp nhất; Quản lý các phiên bản mô hình và quản lý với Unity Catalog cho hợp tác an toàn; Thiết lập các mô hình huấn luyện như dịch vụ có thể mở rộng cho dự đoán thời gian thực hoặc hàng loạt. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá thuật ngữ cốt lõi và cài đặt không gian làm việc, sau đó tiến hành kỹ thuật dữ liệu, đào tạo mô hình và thực hành MLOps hiện đại. Mỗi khái niệm được củng cố với các giải thích rõ ràng và các đoạn mã thực tế. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ kiện và nhà phát triển mới đến Azure Databricks. Không cần kinh nghiệm học máy quy mô đám mây trước đây, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python là hữu ích. Bắt đầu hành trình của bạn vào học máy có thể mở rộng và làm chủ những điều cơ bản của Azure Databricks ngay hôm nay.