Treinamento de modelos de Machine Learning no Azure Databricks

A escalabilidade de modelos de machine learning para lidar com conjuntos de dados massivos requer a infraestrutura de nuvem certa e poder de computação distribuído. O Azure Databricks fornece um ambiente colaborativo que simplifica os fluxos de trabalho de análise de big data e machine learning. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais de aprendizado de máquina distribuído. Você aprenderá a preparar grandes conjuntos de dados, treinar modelos usando o Spark MLlib e gerenciar o ciclo de vida do machine learning. O que você aprenderá: - Entenda a arquitetura principal do Azure Databricks e do Spark para machine learning. - Prepare e limpe conjuntos de dados em grande escala usando o Spark DataFrames. - Treine modelos de aprendizado de máquina supervisionados usando a biblioteca Spark MLlib. - Avalie o desempenho do modelo usando métricas distribuídas apropriadas. - Acompanhe experimentos e registre parâmetros, métricas e modelos com o MLflow. - Registre e gerencie versões de modelos para fluxos de trabalho básicos de MLOps. O curso começa com a terminologia essencial e a configuração do espaço de trabalho, depois passa para a preparação de dados, treinamento de modelos e avaliação de desempenho. Finalmente, você explorará ferramentas modernas de rastreamento de modelos e gerenciamento de ciclo de vida. Este curso foi projetado para aspirantes a cientistas de dados, engenheiros de dado e desenvolvedores que são novos no aprendizado de máquina distribuído na nuvem. Não é necessária experiência prévia com o Databricks ou o Spark, embora uma compreensão básica do Python seja útil. Comece a ler hoje mesmo para criar fluxos de trabalho de machine learning escaláveis na nuvem.