การทำระบบ Machine Learning อัตโนมัติด้วย Azure Databricks AutoML

การตั้งค่าไปป์ไลน์ Machine Learning ตั้งแต่เริ่มต้นอาจใช้เวลานานและมีความซับซ้อน Azure Databricks AutoML ช่วยให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้นโดยการเลือกโมเดล การปรับจูน Hyperparameter และการทำ Feature Engineering แบบอัตโนมัติ ในหลักสูตรแบบข้อความนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จาก Machine Learning อัตโนมัติเพื่อสร้างโมเดลคุณภาพสูงภายในพื้นที่ทำงาน Databricks ของคุณโดยตรง คุณจะเปลี่ยนจากการทดลองแบบแมนนวลไปสู่เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่สามารถติดตามผลได้ ซึ่งจะช่วยเร่งโครงการ Data Science ของคุณให้รวดเร็วยิ่งขึ้น สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เข้าใจแนวคิดพื้นฐานของ Machine Learning อัตโนมัติและสถาปัตยกรรมของ Databricks - กำหนดค่าและเรียกใช้การทดลอง AutoML สำหรับงานด้านการจำแนกประเภท (Classification), การถดถอย (Regression) และการพยากรณ์ (Forecasting) - ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้ตัวชี้วัดหลักและเลือกโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลของคุณ - ติดตามการทดลองและจัดการเวอร์ชันของโมเดลโดยใช้ความสามารถของ MLflow ที่รวมอยู่ - ปรับใช้โมเดลที่ฝึกสอนแล้วไปยังจุดใช้งานจริง (Production Endpoints) สำหรับการให้คะแนนแบบเรียลไทม์หรือแบบกลุ่ม (Batch Scoring) หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำจำกัดความหลักและการตั้งค่าพื้นที่ทำงาน ก่อนจะแนะนำคุณผ่านขั้นตอนการเตรียมข้อมูล การดำเนินการทดลอง และการประเมินโมเดล คุณจะปิดท้ายด้วยการสำรวจแนวทางปฏิบัติ MLOps ที่จำเป็น เช่น การลงทะเบียนโมเดลและการปรับใช้ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ต้องการเป็น Data Scientist, นักวิเคราะห์ และนักพัฒนาที่ต้องการเริ่มใช้ระบบ Machine Learning อัตโนมัติโดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมเชิงลึกมาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การพัฒนา Machine Learning ของคุณให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น