Mesin Pembelajaran Otomasi dengan Azure Databricks AutoML

Membangun pipeline machine learning dari nol bisa memakan waktu dan rumit. Azure Databricks AutoML menyederhanakan proses ini dengan mengotomatisasi seleksi model, penyesuaian hyperparameter, dan rekayasa fitur. Dalam kursus berbasis teks ini, Anda akan belajar bagaimana memanfaatkan pembelajaran mesin otomatis untuk menghasilkan model berkualitas tinggi secara langsung di ruang kerja Databricks Anda. Anda akan beralih dari eksperimen manual ke workflow otomatis dan dapat dilacak yang mempercepat proyek ilmu data Anda. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti konsep dasar dari pembelajaran mesin otomatis dan arsitektur Databricks. - Konfigurasikan dan jalankan eksperimen AutoML untuk tugas klasifikasi, regresi, dan perkiraan. - Evaluasi kinerja model menggunakan metrik kunci dan pilih kandidat terbaik untuk data Anda. - Jejak eksperimen dan mengelola versi model menggunakan kemampuan MLflow terintegrasi. - Deploy model terlatih ke titik akhir produksi untuk real-time atau batch skoring. Kursus ini dimulai dengan definisi inti dan pengaturan ruang kerja sebelum memandu Anda melalui persiapan data, eksekusi eksperimen, dan evaluasi model. Anda akan menutup dengan menjelajahi praktik MLOps penting seperti pendaftaran dan deployment model. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data, analis, dan pengembang yang ingin mulai menggunakan otomatisasi machine learning tanpa pengalaman pemrograman sebelumnya. Mulai membaca hari ini untuk menyempurnakan aliran kerja pengembangan machine learning Anda.