Databricks Machine Learning: Creazione e Distribuzione di Modelli

Molti modelli di machine learning non riescono a fornire valore perché non lasciano mai la fase sperimentale. Databricks fornisce una piattaforma unificata che colma il divario tra la scienza dei dati e la distribuzione in produzione. Attraverso questo corso basato su testo, capirai come sfruttare Databricks per gestire l'intero ciclo di vita del machine learning. Passerai dalla scrittura di codice isolato alla creazione di pipeline ML scalabili e collaborative pronte per la distribuzione nel mondo reale. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali dello spazio di lavoro Databricks e dei notebook collaborativi; Esplorare la preparazione dei dati e l'ingegneria delle funzionalità utilizzando Delta Lake; Addestrare e ottimizzare modelli di machine learning utilizzando librerie popolari all'interno dell'ambiente Databricks; Tracciare esperimenti e parametri utilizzando il tracking MLflow integrato; Registrare, versionare e gestire i modelli per la distribuzione con il MLflow Model Registry; Applicare le migliori pratiche per l'addestramento scalabile dei modelli e l'automazione di base delle pipeline. Il corso inizia con la terminologia essenziale di Databricks e la navigazione dello spazio di lavoro, quindi ti guida passo dopo passo attraverso la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli, il tracciamento degli esperimenti e la gestione del ciclo di vita. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, analisti e ingegneri del software che sono nuovi a Databricks e vogliono imparare come rendere operativi i modelli di machine learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Databricks, sebbene una comprensione di base di Python e dei concetti di machine learning sia utile. Inizia a leggere oggi per padroneggiare gli strumenti necessari per costruire flussi di lavoro di machine learning pronti per la produzione.