Podstawy uczenia maszynowego z Databricks

Nowoczesne zespoły ds. danych polegają na Databricks, aby skalować potoki uczenia maszynowego, ale rozpoczęcie pracy z uczeniem maszynowym w chmurze może wydawać się przytłaczające. Ten kurs upraszcza proces, prowadząc przez podstawowe pojęcia współpracy w zakresie danych. Przejdziesz od zrozumienia podstawowej teorii uczenia maszynowego do pewnego wykonywania kompleksowych przepływów pracy. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i przewodnikom po kodzie krok po kroku dowiesz się, jak przygotować dane, trenować modele i zarządzać całym cyklem życia uczenia maszynowego. Co się nauczysz: Zrozum podstawową architekturę Databricks i jak obsługuje uczenie maszynowe; Przygotuj i eksploruj dane za pomocą Delta Lake i podstawowych technik inżynierii funkcji; Trenuj modele uczenia maszynowego za pomoca popularnych bibliotek Python w zeszytach współpracujących; Śledź eksperymenty, parametry i wskaźniki za pomocę zintegrowanych Rejestracja i zarządzanie wersjami modeli w celu ustrukturyzowania przepływów pracy wdrażania; Stosowanie zasad zarządzania danymi i bezpieczeństwa do zasobów uczenia maszynowego. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji uczenia maszynowego i platform danych w chmurze, zanim przejdzie do praktycznego przygotowania danych, szkolenia modelu i zarządzania cyklem życia. Każda koncepcja jest wzmocniona jasnymi fragmentami kodu i ćwiczeniami pisemnymi. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących naukowców zajmujących się danymi, inżynierów danych i analityków, którzy są nowi w Databricks, bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować podstawy w zakresie współpracy w uczeniu maszynowym.