Tự động hóa học máy với Azure Databricks AutoML

Thiết lập các đường ống học máy từ đầu có thể tốn thời gian và phức tạp. Azure Databricks AutoML đơn giản hóa quá trình này bằng cách tự động hóa lựa chọn mô hình, điều chỉnh siêu tham số và kỹ thuật tính năng. Trong khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ học cách khai thác học máy tự động để tạo ra các mô hình chất lượng cao trực tiếp trong không gian làm việc Databricks của bạn. Bạn sẽ chuyển từ thí nghiệm thủ công sang tự động, theo dõi các luồng công việc để tăng tốc các dự án khoa học dữ liệu của bạn. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của học máy tự động và kiến trúc Databricks. - Cấu hình và chạy các thí nghiệm AutoML cho các nhiệm vụ phân loại, hồi quy và dự báo. - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số chính và chọn ứng cử viên tốt nhất cho dữ liệu của bạn. - Theo dõi các thí nghiệm và quản lý các phiên bản mô hình sử dụng khả năng tích hợp MLflow. - Thiết lập các mô hình huấn luyện cho các điểm cuối sản xuất cho thời gian thực hoặc đánh giá hàng loạt. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cốt lõi và cài đặt không gian làm việc trước khi hướng dẫn bạn qua việc chuẩn bị dữ liệu, thực hiện thí nghiệm và đánh giá mô hình. Bạn sẽ kết thúc bằng cách khám phá các thực hành MLOp thiết yếu như đăng ký và triển khai mô hình. Lớp học này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và nhà phát triển tham vọng muốn bắt đầu sử dụng tự động hóa học máy mà không có kinh nghiệm lập trình trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để tối ưu hóa quy trình phát triển học máy của bạn.