Machine Learning-modellen trainen in Azure Databricks

Het schalen van machine learning-modellen voor het verwerken van enorme datasets vereist de juiste cloudinfrastructuur en gedistribueerde rekenkracht. Azure Databricks biedt een samenwerkingsomgeving die de analyse van big data en machine learning-workflows vereenvoudigt. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u door de fundamentele concepten van gedistribueerd machine learning. Je leert hoe je grote datasets voorbereidt, modellen traint met Spark MLlib en de levenscyclus van machine learning beheert. Wat je leert: - Begrijp de kernarchitectuur van Azure Databricks en Spark voor machine learning. - Bereid en reinig grootschalige datasets met behulp van Spark DataFrames. - Train begeleide machine learning-modellen met behulp van de Spark MLlib-bibliotheek. - Evalueer modelprestaties met behulp van geschikte gedistribueerde statistieken. - Experimenten bijhouden en parameters, statistieken en modellen registreren met MLflow. - Registreer en beheer modelversies voor basis-MLOps-workflows. De cursus begint met essentiële terminologie en werkruimte-instelling, vervolgens gaat het over gegevensvoorbereiding, modeltraining en prestatie-evaluatie. Ten slotte verkent u moderne hulpmiddelen voor modeltracking en levenscyclusbeheer. Deze cursus is bedoeld voor aspirant-datawetenschappers, data-engineers en ontwikkelaars die nieuw zijn voor gedistribueerd machine learning in de cloud. Ervaring met Databricks of Spark is niet vereist, maar een basiskennis van Python is handig. Lees vandaag nog verder om schaalbare machine learning-workflows in de cloud te bouwen.