Học máy cơ bản với Databricks

Các nhóm dữ liệu hiện đại dựa trên Databricks để quy mô hóa các đường ống học máy của họ, nhưng bắt đầu với học máy dựa vào đám mây có thể cảm thấy áp đảo. Chương trình này đơn giản hóa quá trình, hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của khoa học dữ liệu hợp tác. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu lý thuyết cơ bản về học máy đến việc tự tin thực hiện các luồng công việc từ đầu đến cuối. Thông qua các giải thích rõ ràng và các bước đi bộ mã từng bước, bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình và quản lý toàn bộ chu kỳ học máy. Bạn sẽ học được gì: Hiểu kiến trúc cơ bản của Databricks và cách nó hỗ trợ học máy; Chuẩn bị và khám phá dữ liệu bằng cách sử dụng Delta Lake và các kỹ thuật kỹ sư cơ bản; Đào tạo mô hình học máy bằng cách dùng thư viện Python phổ biến trong các cuốn sổ cộng tác; Theo dõi thí nghiệm, tham số và chỉ số bằng cách tích hợp MLflow tracking; Đăng ký và quản lý các phiên bản mô hình cho các luồng công việc triển khai có cấu trúc; Apply data governance and security basics to your machine learning assets. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của học máy và nền tảng dữ liệu đám mây trước khi chuyển sang chuẩn bị dữ kiện thực tế, đào tạo mô hình và quản lý chu kỳ sống. Mỗi khái niệm được củng cố với các đoạn mã rõ ràng và bài tập viết. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ kiện và các nhà phân tích mới đến Databricks, không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng nền tảng của bạn trong học máy cộng tác.