Automatyzacja uczenia maszynowego za pomocą usługi Azure Databricks AutoML

Konfigurowanie potoków uczenia maszynowego od podstaw może być czasochłonne i złożone. Usługa Azure Databricks AutoML upraszcza ten proces, automatyzując wybór modelu, dostrajanie hiperparametrów i inżynierię funkcji. W tym kursie tekstowym dowiesz się, jak wykorzystać zautomatyzowane uczenie maszynowe do generowania wysokiej jakości modeli bezpośrednio w obszarze roboczym Databricks. Przejdziesz od ręcznych eksperymentów do zautomatyzowanych, możliwych do śledzenia przepływów pracy, które przyspieszają Twoje projekty związane z nauką o danych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje zautomatyzowanego uczenia maszynowego i architektury Databricks. - Skonfiguruj i uruchom eksperymenty AutoML dla zadań klasyfikacji, regresji i prognozowania. - Oceń wydajność modelu za pomocą kluczowych wskaźników i wybierz najlepszego kandydata dla swoich danych. - Śledź eksperymenty i zarządzaj wersjami modelu za pomocą zintegrowanych funkcji MLflow. - Wdrażaj wyszkolone modele do produkcyjnych punktów końcowych w celu oceny w czasie rzeczywistym lub wsadowej. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i konfiguracji obszaru roboczego, a następnie prowadzi przez przygotowanie danych, wykonanie eksperymentu i ocenę modelu. Zakończysz, badając podstawowe praktyki MLOps, takie jak rejestracja i wdrażanie modeli. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców, analityków i programistów, którzy chcą zacząć korzystać z automatyzacji uczenia maszynowego bez głębokiego wcześniejszego doświadczenia w programowaniu. Zacznij czytać już dziś, aby usprawnić proces tworzenia uczenia maszynowego.