Databricks Machine Learning: Modellen bouwen en implementeren

Veel machine learning modellen leveren geen waarde op omdat ze nooit de experimentele fase verlaten. Databricks biedt een uniform platform dat de kloof tussen datawetenschap en productie-implementatie overbrugt. In deze tekstgebaseerde cursus leert u hoe u Databricks kunt gebruiken om de gehele levenscyclus van machine learning te beheren. Je maakt de overgang van het schrijven van geïsoleerde code naar het bouwen van schaalbare, collaboratieve ML-pijplijnen die klaar zijn voor implementatie in de echte wereld. Wat je leert: Begrijp fundamentele Databricks-werkruimteconcepten en samenwerkingsnotitieboeken; Verken gegevensvoorbereiding en functie-engineering met Delta Lake; Train en stem machine learning-modellen af met behulp van populaire bibliotheken binnen de Databricksomgeving; Volg experimenten en parameters met betrekking tot de MLflow-omgeving. Maak een MLflow-versie en beheer modellen voor implementatie met de MLFlow Model Registry; Pas best practices toe voor schaalbare modeltraining en basispijplijnautomatisering. De cursus begint met essentiële Databricks-terminologie en werkruimtenavigatie en leidt u vervolgens stap voor stap door gegevensvoorbereiding, modeltraining, experimenttracering en levenscyclusbeheer. Deze cursus is bedoeld voor aspirant-datawetenschappers, analisten en software-ingenieurs die nieuw zijn bij Databricks en willen leren hoe ze machine learning-modellen kunnen operationaliseren. Er is geen eerdere ervaring met Databricks vereist, hoewel een basiskennis van Python en machine learning-concepten nuttig is. Begin vandaag nog met lezen om de tools onder de knie te krijgen die nodig zijn om productieklare machine learning-workflows te bouwen.