Автоматизация машинного обучения с помощью Azure Databricks AutoML

Настройка конвейеров машинного обучения с нуля может быть сложной и занять много времени. Azure Databricks AutoML упрощает этот процесс, автоматизируя выбор модели, настройку гиперпараметров и разработку функций. В этом текстовом курсе вы узнаете, как использовать автоматизированное машинное обучение для создания высококачественных моделей непосредственно в рабочем пространстве Databricks. Вы перейдете от ручных экспериментов к автоматизированным, отслеживаемым рабочим процессам, которые ускорят ваши проекты по науке о данных. Что вы узнаете: - Понять основные концепции автоматизированного машинного обучения и архитектуры Databricks. - Настройте и запустите эксперименты AutoML для классификации, регрессии и прогнозирования. - Оценка производительности модели с использованием ключевых показателей и выбор наилучшего кандидата для ваших данных. - Отслеживайте эксперименты и управляйте версиями модели с помощью интегрированных возможностей MLflow. - Развертывание обученных моделей на производственных конечных точках для оценки в реальном времени или пакетной оценки. Курс начинается с основных определений и настройки рабочего пространства, а затем вы пройдете подготовку данных, выполнение экспериментов и оценку модели. Вы завершите изучение основных практик MLOps, таких как регистрация и развертывание модели. Этот курс предназначен для начинающих ученых, аналитиков и разработчиков, которые хотят начать использовать автоматизацию машинного обучения без глубокого предыдущего опыта программирования. Начните читать сегодня, чтобы оптимизировать свой рабочий процесс разработки машинного обучения.