Управление данными в лазурном машинном обучении

Для создания успешных моделей машинного обучения данные должны быть доступными, организованными и безопасными. Этот текст-основанный курс ведет вас через фундаментальные шаги подключать и управлять ваши источники данных в лазурной среде машинного обучения. Вы перейдете от ручной обработки файлов необработанных данных к созданию надежных, автоматизированных рабочих процессов. К концу этого курса вы будете уверенно настраивать безопасные подключения к различным системам облачного хранения и готовить свои наборы данных для обучения моделей. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций хранения облака и архитектуры лазурного машинного обучения. - Настройте безопасные хранилища данных для подключения рабочего пространства к ресурсам облачного хранения. - Создание и версии активов данных для обеспечения воспроизводимости в ваших экспериментах машинного обучения. - Применять современные передовые методы обеспечения безопасности, включая управляемые идентификационные данные и доступ без учетных данных. - Практикуем регистрацию и поиск наборов данных с использованием фрагментов кода Python. - Оптимизация производительности загрузки данных для крупномасштабных учебных заданий. Вы начнете с овладения основной терминологией и основными понятиями облака, прежде чем перейти к практической конфигурации. С помощью четких письменных объяснений и структурированных обзоров кода вы научитесь регистрировать хранилища данных и управлять активами данных шаг за шагом. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров облака и разработчиков, которые новы для лазурного машинного обучения. Не требуется предыдущего опыта работы с облачным администрированием, хотя полезно будет знакомство с Python. Начните создавать безопасные и воспроизводимые рабочие процессы для своих проектов машинного обучения уже сегодня.