Машинное обучение с Azure Databricks: создание и развертывание моделей ML

Сегодня организациям нужны масштабируемые платформы для работы с массивами данных и эффективной подготовки сложных моделей машинного обучения. Azure Databricks предоставляет единую среду для совместной работы, которая позволяет преодолеть разрыв между инженерией данных и наукой о данных. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы обработки данных в облаке и создать собственные конвейеры машинного обучения и управлять ими. Вы получите прочное понимание того, как настраивать рабочие пространства, обрабатывать данные в масштабе и систематически отслеживать свои эксперименты. Вы узнаете: Понимание основных концепций машинного обучения и архитектуры рабочего пространства Azure Databricks; Подготовка и преобразование крупномасштабных наборов данных с помощью датафреймов Spark; Обучение и настройка моделей машинного образования с помощьй популярных библиотек с открытым исходным кодом; Отслеживание экспериментов, метрик и параметров с помощья встроенного отслеживания MLflow; Регистрация, Применяйте современные рабочие процессы для автоматизации и масштабирования конвейеров машинного обучения. Курс начинается с основных терминов, связанных с облаком и наукой о данных, а затем переходит к практическим примерам кодирования. Вы будете читать пошаговые объяснения, анализировать реальные фрагменты кода и выполнять письменные упражнения, предназначенные для укрепления вашего обучения. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров данных и разработчиков, которые впервые используют Azure Databricks. Не требуется предыдущего опыта работы с облачным машинным обучением, хотя полезно будет знакомство с Python. Начните создавать масштабируемые решения машинного обучения в облаке уже сегодня.