Daftar pustaka Azure Database for PostgreSQL

Mengakomodasi model machine learning untuk menangani dataset yang besar membutuhkan infrastruktur cloud yang tepat dan kekuatan komputasi yang terdistribusi. Azure Databricks menyediakan lingkungan kolaboratif yang menyederhanakan analisis data besar dan aliran kerja machine learning. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui konsep dasar dari distributed machine learning. Anda akan belajar bagaimana mempersiapkan dataset besar, melatih model menggunakan Spark MLlib, dan mengelola siklus hidup machine learning. Apa yang Anda pelajari: - Mengerti arsitektur inti Azure Databricks dan Spark untuk pembelajaran mesin. - Siapkan dan bersihkan dataset skala besar menggunakan Spark DataFrames. - Latihan model pembelajaran mesin yang diawasi menggunakan pustaka Spark MLlib. - Evaluasi kinerja model menggunakan metrik terdistribusi yang sesuai. - Jejak eksperimen dan parameter log, metrik, dan model dengan MLflow. - Mendaftar dan mengelola versi model untuk MLOps workflow dasar. Kursus ini dimulai dengan terminologi dasar dan pengaturan ruang kerja, lalu beralih ke persiapan data, pelatihan model, dan evaluasi kinerja. Terakhir, Anda akan menjelajahi model modern alat pelacakan dan manajemen siklus hidup. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data bercita-cita, insinyur data, dan pengembang yang baru untuk distributed machine learning di awan. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan Databricks atau Spark, meskipun pemahaman dasar Python akan membantu. Mulai membaca hari ini untuk membangun workflow machine learning yang dapat disesuaikan di cloud.