Pembelajaran Mesin dengan Databricks dan MLflow

Mempermudah siklus hidup machine learning adalah salah satu keterampilan yang paling berharga dalam ilmu data modern. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui manajemen, pelacakan, dan penerapan model machine learning menggunakan kombinasi yang kuat dari Databricks dan MLflow. Kau akan beralih dari menulis kode pembelajaran mesin terisolasi ke membangun struktur, pipa yang dapat direproduksi. Dengan memahami mekanisme inti dari pelacakan eksperimen, pengepakan model, dan penerapan, Anda akan mendapatkan kepercayaan diri untuk mengelola siklus hidup machine learning di dunia nyata. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti arsitektur dasar Databricks dan bagaimana ia terintegrasi dengan MLflow. - Parameter jejak, metrik, dan artefak selama pelatihan model untuk memastikan reproduksi lengkap. - Mengurus siklus hidup model menggunakan MLflow Model Registry untuk model transisi dari pengembangan ke produksi. - Deploy model terlatih sebagai skala REST API dan pipa inferensi batch. - Terapkan praktik terbaik MLOps modern untuk memonitor dan mempertahankan kinerja model seiring waktu. Kursus ini dimulai dengan konsep dasar setup ruang kerja dan persiapan data, sebelum bergerak langkah demi langkah melalui pelacakan eksperimen, pendaftaran model, dan strategi penerapan. Anda akan belajar melalui penjelasan tertulis yang jelas, struktur kode walkthrough, dan penjelasan konseptual. Kursus ini dirancang untuk ilmuwan data pemula, insinyur perangkat lunak, dan analis data yang ingin belajar operasi machine learning. Tidak ada pengalaman sebelumnya dengan Databricks atau MLflow diperlukan, meskipun pemahaman dasar Python berguna. Mulai perjalanan Anda ke rekayasa machine learning yang terpadu hari ini.