Entrenamiento de Modelos de Machine Learning en Azure Databricks

Escalar modelos de machine learning para manejar conjuntos de datos masivos requiere la infraestructura de nube adecuada y potencia de cómputo distribuido. Azure Databricks proporciona un entorno colaborativo que simplifica los flujos de trabajo de big data analytics y machine learning. Este curso basado en texto te guiará a través de los conceptos fundamentales del machine learning distribuido. Aprenderás a preparar grandes conjuntos de datos, entrenar modelos usando Spark MLlib y gestionar el ciclo de vida del machine learning. Lo que aprenderás: - Comprender la arquitectura central de Azure Databricks y Spark para machine learning. - Preparar y limpiar conjuntos de datos a gran escala utilizando Spark DataFrames. - Entrenar modelos de machine learning supervisado utilizando la biblioteca Spark MLlib. - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas distribuidas apropiadas. - Rastrear experimentos y registrar parámetros, métricas y modelos con MLflow. - Registrar y gestionar versiones de modelos para flujos de trabajo básicos de MLOps. El curso comienza con terminología esencial y configuración del espacio de trabajo, luego pasa a la preparación de datos, entrenamiento de modelos y evaluación del rendimiento. Finalmente, explorarás herramientas modernas de rastreo de modelos y gestión del ciclo de vida. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, ingenieros de datos y desarrolladores que son nuevos en el machine learning distribuido en la nube. No se requiere experiencia previa con Databricks o Spark, aunque una comprensión básica de Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para construir flujos de trabajo de machine learning escalables en la nube.