Automatiseren van machine learning met Azure Databricks AutoML

Het helemaal opnieuw opzetten van machine learning-pijplijnen kan tijdrovend en complex zijn. Azure Databricks AutoML vereenvoudigt dit proces door de modelselectie, het afstemmen van hyperparameters en de functie-engineering te automatiseren. In deze tekstgebaseerde cursus leert u hoe u geautomatiseerde machine learning kunt gebruiken om hoogwaardige modellen rechtstreeks in uw Databricks-werkruimte te genereren. U maakt de overgang van handmatig experimenteren naar geautomatiseerde, traceerbare workflows die uw data science-projecten versnellen. Wat je leert: - Begrijp de fundamentele concepten van geautomatiseerd machine learning en de Databricks-architectuur. - Configureer en voer AutoML-experimenten uit voor classificatie-, regressie- en prognosetaken. - Evalueer de modelprestaties met behulp van belangrijke statistieken en selecteer de beste kandidaat voor uw gegevens. - Experimenten bijhouden en modelversies beheren met behulp van geïntegreerde MLflow-mogelijkheden. - Implementeer getrainde modellen op productie-eindpunten voor realtime of batchscoring. De cursus begint met kerndefinities en werkruimte-instellingen voordat u door de gegevensvoorbereiding, experimentuitvoering en modelevaluatie wordt geleid. Je sluit af met het verkennen van essentiële MLOps-praktijken zoals modelregistratie en -implementatie. Deze cursus is bedoeld voor aspirant-datawetenschappers, analisten en ontwikkelaars die willen beginnen met het gebruik van machine learning-automatisering zonder diepe eerdere programmeerervaring. Begin vandaag nog met lezen om uw machine learning-ontwikkelingsworkflow te stroomlijnen.