Học máy với Databricks và MLflow

Tăng cường chu kỳ học máy là một trong những kỹ năng có giá trị nhất trong khoa học dữ liệu hiện đại. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn quản lý, theo dõi và triển khai các mô hình học máy sử dụng sự kết hợp mạnh mẽ của Databricks và MLflow. Bạn sẽ chuyển từ viết mã học máy cô lập đến xây dựng các đường ống có cấu trúc, tái tạo được. Bằng cách hiểu cơ chế cốt lõi của việc theo dõi thí nghiệm, đóng gói mô hình và triển khai, bạn sẽ có được niềm tin để quản lý chu kỳ sống học máy trong thế giới thực. Bạn sẽ học được: - Hiểu kiến trúc nền tảng của Databricks và cách nó tích hợp với MLflow. - Theo dõi các tham số, chỉ số và đồ tạo tác trong quá trình huấn luyện mô hình để đảm bảo khả năng tái tạo hoàn chỉnh. - Quản lý chu kỳ sống mô hình bằng cách sử dụng MLflow Model Registry để chuyển đổi mô hình từ phát triển sang sản xuất. - Thiết lập các mô hình huấn luyện như API REST có thể mở rộng và các đường ống suy luận hàng loạt. - Apply hiện đại MLOps thực tiễn tốt nhất để giám sát và duy trì hiệu suất mô hình theo thời gian. Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản về cài đặt không gian làm việc và chuẩn bị dữ liệu, trước khi chuyển bước qua bước theo dõi thí nghiệm, đăng ký mô hình và chiến lược triển khai. Bạn sẽ học qua các giải thích rõ ràng, các mã đi bộ có cấu trúc và các giải trình khái niệm. Chương trình này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu mới, kỹ sư phần mềm và nhà phân tích dữ kiện muốn học các hoạt động học máy. Không cần kinh nghiệm trước với Databricks hoặc MLflow, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Python là hữu ích. Bắt đầu hành trình của bạn vào kỹ thuật học máy tối ưu hôm nay.