Databricks Machine Learning: Building and Deploying Models (bằng tiếng Anh).

Nhiều mô hình học máy thất bại trong việc cung cấp giá trị vì chúng không bao giờ rời khỏi giai đoạn thử nghiệm. Databricks cung cấp một nền tảng thống nhất nối kết khoảng cách giữa khoa học dữ liệu và triển khai sản xuất. Qua khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ hiểu cách tận dụng Databricks để quản lý toàn bộ chu kỳ học máy. Bạn sẽ chuyển từ viết mã cô lập để xây dựng các đường ống ML có thể mở rộng, hợp tác sẵn sàng cho triển khai thế giới thực. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm không gian làm việc Databricks cơ bản và các cuốn sổ tay hợp tác; Tìm hiểu việc chuẩn bị dữ liệu và kỹ thuật tính năng bằng cách sử dụng Delta Lake; Đào tạo và điều chỉnh các mô hình học máy bằng cách dùng thư viện phổ biến trong môi trường Databrick; Theo dõi các thí nghiệm và tham số bằng cách theo dõi MLflow tích hợp; Đăng ký, phiên bản, và quản lý các mô hình để triển khai với MLflow Model Registry; Apply best practices for scalable model training and basic pipeline automation. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ Databricks cơ bản và hướng dẫn không gian làm việc, sau đó hướng dẫn bạn từng bước qua việc chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, theo dõi thí nghiệm và quản lý chu kỳ sống. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và kỹ sư phần mềm mới đến Databricks và muốn học cách vận hành các mô hình học máy. Không cần kinh nghiệm trước Databricks, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python và các khái niệm học máy sẽ hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ các công cụ cần thiết để xây dựng các luồng công việc học máy sẵn sàng sản xuất.