Обучение моделей машинного обучения в Azure Databricks

Масштабирование моделей машинного обучения для обработки огромных массивов данных требует правильной облачной инфраструктуры и распределенных вычислительных мощностей. Лазурные Databricks обеспечивают совместную среду которая упрощает большие аналитические данные и рабочие процессы машинного обучения. В этом текстовом курсе вы узнаете основные понятия распределенного машинного обучения. Вы узнаете, как готовить большие наборы данных, обучать модели с помощью Spark MLlib и управлять жизненным циклом машинного обучения. - Понимание основной архитектуры Azure Databricks и Spark для машинного обучения. - Подготовка и очистка крупномасштабных наборов данных с использованием Spark DataFrames. - Обучение моделей машинного обучения с использованием библиотеки Spark MLlib. - Оценка эффективности модели с использованием соответствующих распределенных метрик. - Отслеживайте эксперименты и регистрируйте параметры, метрики и модели с помощью MLflow. - Регистрация и управление версиями моделей для основных рабочих процессов MLOps. Курс начинается с основных терминов и настройки рабочего пространства, затем переходит к подготовке данных, обучению модели и оценке производительности. Наконец, вы изучите современные инструменты отслеживания моделей и управления жизненным циклом. Этот курс предназначен для начинающих ученых, инженеров и разработчиков, которые только начинают изучать распределенное машинное обучение в облаке. Не требуется предыдущий опыт работы с Databricks или Spark, хотя полезно иметь базовые знания Python. Начните читать сегодня, чтобы создать масштабируемые рабочие процессы машинного обучения в облаке.