Azure Databricks ile Makine Öğrenmesi

Makine öğrenimi modellerini yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir bir üretim ortamına taşımak, bugün veri biliminde en büyük zorluklardan biridir. Bu metin tabanlı kurs, Azure Databricks kullanarak makine öğrenme operasyonlarının (MLOps) temel kavramlarını size yönlendirir. Tecrit edilmiş modelleri inşa etmekten, otomatik, tekrarlanabilir ve izlenebilir üretim boru hatlarını oluşturmaya geçiş yaparak, modellerinizin zaman içinde doğru ve güvenilir kalmasını sağlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - MLOps temel ilkeleri ve makine öğrenme modellerinin üretim yaşam döngüsü anlamak. - Entegre MLflow izleme kullanarak deneyleri, parametreleri ve metrikleri izleyin. - Merkezi Azure Databricks Model Kayıt Defteri'nde modelleri kaydedin, sürümleyin ve yönetin. - Eğitilmiş modelleri gerçek zamanlı API son noktaları veya parti puanlama boru hatları olarak dağıtın. - Model performansını izlemek ve tahmin kalitesini korumak için veri sürüklenmesini tanımlamak. - Makine öğrenimi projelerine modern işbirliği çalışma akışları ve temel CI / CD kavramlarını uygulayın. Kurs, pratik konfigürasyon senaryolarına geçmeden önce çekirdek tanımlamalar ve mimari temellerle başlar. Detaylı açıklamalar, net kod parçaları ve yapısal dağıtım çalışma akışları ile okuyacaktır. Bu kurs, üretim dağıtımında yeni olan ve Azure Databricks'i ustalaşmak isteyen umut verici ML mühendisleri, veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Önceden üretim deneyimi gerekmez. Güvenilir, üretime hazır makine öğrenimi boru hatları inşa etmek için bugün okumaya başlayın.