Automação de Machine Learning com o Azure Databricks AutoML

Configurar pipelines de machine learning do zero pode ser demorado e complexo. O Azure Databricks AutoML simplifica esse processo automatizando a seleção de modelos, o ajuste de hiperparâmetros e a engenharia de recursos. Neste curso baseado em texto, você aprenderá a aproveitar o machine learning automatizado para gerar modelos de alta qualidade diretamente no seu espaço de trabalho do Databricks. Você fará a transição da experimentação manual para fluxos de trabalho automatizados e rastreáveis que aceleram seus projetos de ciência de dados. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de aprendizado de máquina automatizado e a arquitetura Databricks. - Configure e execute experimentos do AutoML para tarefas de classificação, regressão e previsão. - Avalie o desempenho do modelo usando métricas-chave e selecione o melhor candidato para seus dados. - Acompanhe experimentos e gerencie versões de modelos usando recursos integrados do MLflow. - Implantar modelos treinados para endpoints de produção para pontuação em tempo real ou em lote. O curso começa com definições básicas e configuração do espaço de trabalho antes de orientá-lo através da preparação de dados, execução de experimentos e avaliação de modelos. Você vai terminar explorando práticas essenciais de MLOps como registro e implantação de modelos. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, analistas e desenvolvedores que desejam começar a usar a automação de aprendizado de máquina sem uma experiência prévia de programação. Comece a ler hoje mesmo para simplificar seu fluxo de trabalho de desenvolvimento de machine learning.