Uczenie maszynowe w produkcji za pomocą usługi Azure Databricks

Przenoszenie modeli uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do niezawodnego środowiska produkcyjnego jest jednym z największych wyzwań w dzisiejszej nauce o danych. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe pojęcia operacji uczenia maszynowego (MLOps) przy użyciu usługi Azure Databricks. Przejdziesz od budowania odizolowanych modeli do tworzenia zautomatyzowanych, powtarzalnych i monitorowanych potoków produkcyjnych, zapewniając, że Twoje modele pozostaną dokładne i niezawodne w czasie. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady MLOps i cykl życia produkcji modeli uczenia maszynowego. - Śledź eksperymenty, parametry i wskaźniki za pomocą zintegrowanego śledzenia MLflow. - Rejestruj, wersjonuj i zarządzaj modelami w scentralizowanym rejestrze modeli Azure Databricks. - Wdrażaj wyszkolone modele jako punkty końcowe API w czasie rzeczywistym lub potoki punktacji wsadowej. - Monitoruj wydajność modelu i identyfikuj dryf danych, aby utrzymać jakość prognoz. - Zastosuj nowoczesne przepływy pracy współpracy i podstawowe koncepcje CI / CD do projektów uczenia maszynowego. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i podstaw architektury przed przejściem do praktycznych scenariuszy konfiguracji. Przeczytasz szczegółowe wyjaśnienia, jasne fragmenty kodu i uporządkowane przepływy pracy wdrożenia. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy są nowicjuszami we wdrażaniu produkcyjnym i chcą opanować Azure Databricks. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie produkcyjne. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować niezawodne, gotowe do produkcji potoki uczenia maszynowego.