Основы машинного обучения с Databricks

Современные команды специалистов по обработке данных полагаются на Databricks для масштабирования конвейеров машинного обучения, но начать работу с облачным машинным обучением может быть нелегко. Этот курс упрощает процесс, знакомя вас с основными концепциями совместной науки о данных. Вы пройдете путь от понимания основ теории машинного обучения до уверенного выполнения комплексных рабочих процессов. В этих пошаговых руководствах вы узнаете, как подготовить данные, обучить модели и управлять всем жизненным циклом машинного обучения. Что вы узнаете: Понимание фундаментальной архитектуры Databricks и ее поддержки машинного обучения; Подготовка и изучение данных с помощью Delta Lake и основных методов инженерии функций; Обучение моделей машинного образования с использованием популярных библиотек Python в совместных ноутбуках; Отслеживание экспериментов, параметров и метрик с помощьют интегрированных Отслеживание MLflow; Регистрация и управление версиями моделей для структурированных рабочих процессов развертывания; Применение основ управления данными и безопасности к вашим активам машинного обучения. Курс начинается с основных определений машинного обучения и облачных платформ данных, а затем переходит к практической подготовке данных и обучению моделей, а также управлению жизненным циклом. Каждая концепция подкрепляется четкими фрагментами кода и письменными упражнениями. Этот курс предназначен для начинающих ученых, инженеров и аналитиков, которые только начинают работать с Databricks и не имеют предыдущего опыта работы с машинным обучением. Начните читать уже сегодня, чтобы заложить основы совместного машинного обучения.