Batch Predictions dengan Model yang Didistribusikan di Fabric

Bagaimana Anda menerapkan model machine learning yang terlatih Anda pada dataset dunia nyata yang besar? Membuat prediksi batch secara efisien adalah persyaratan inti untuk rekayasa data modern dan aliran kerja ilmu data.\n\nKurs ini memandu Anda melalui proses memuat model pembelajaran mesin yang didistribusikan dan menjalankan inferensi batch dalam ekosistem Fabric. Anda akan berpindah dari memahami aliran kerja prediktif dasar ke pengaturan pipa prediksi otomatis, kinerja tinggi yang mudah menangani data skala besar.\n\nApa yang akan Anda pelajari:\n- Mengerti konsep inti prediksi batch dan penerapan model di Fabric\n- Muat model pembelajaran mesin terdaftar dari register ruang kerja\n - Terapkan model pada dataset besar menggunakan aliran kerja Spark dan Python yang dapat disesuaikan\n- Optimalkan kinerja inferensi dengan pustaka dataframe modern dan pemrosesan paralel\n - Tulis keluaran prediksi kembali ke lakehouses atau gudang data untuk konsumsi hilir\n waktu\n\nAnda akan mulai dengan belajar terminologi deployment machine learning dasar dan arsitektur Fabric. Dari sana, Anda akan maju melalui penjelasan tertulis langkah demi langkah dan potongan kode Python yang menunjukkan cara memuat model, mempersiapkan data masukan, dan menyimpan hasil prediksi dengan aman.\n\nKurs ini dirancang untuk analis data pemula, ilmuwan data bercita-cita, dan insinyur data yang ingin mengoperasikan model pembelajaran mesin. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan Fabric, meskipun keakraban dasar dengan Python akan membantu.\n\nMulakan belajar hari ini dan buka kunci kekuatan prediksi batch otomatis dalam pipa data Anda.