Databricks Машинное обучение в действии

Масштабирование моделей машинного обучения из локальной среды в производственную среду общеорганизационного уровня требует мощных инструментов и структурированного рабочего процесса. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия обработки данных в облаке с помощью Databricks и с уверенностью управлять всем жизненным циклом машинного обучения. Вы перейдете от понимания основных концепций распределенных вычислений к созданию, отслеживанию и развертыванию готовых к производству моделей. Благодаря четким письменным объяснениям, структурированным обзорам кода и концептуальным упражнениям вы освоите практические рабочие процессы, используемые учеными данных для решения масштабных проблем реального мира. Что вы узнаете: - Понимание фундаментальной архитектуры Databricks, PySpark и распределенного машинного обучения. - Подготовка и очистка крупномасштабных наборов данных с использованием современных API Spark DataFrame. - Создание и обучение моделей машинного обучения с помощью Spark MLlib и интеграция популярных одноузловых библиотек. - Отслеживание экспериментов, параметров и метрик с использованием MLflow для обеспечения воспроизводимости. - Регистрация, версия и развертывание моделей на производственных конечных точках для обслуживания в режиме реального времени. - Применять современные методы MLOps, включая хранилища функций и базовую автоматизацию конвейера. Курс начинается с основной терминологии и настройки, а затем систематически проходит подготовку данных, обучение модели, отслеживание экспериментов и стратегии развертывания. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров данных и разработчиков, которые недавно начали работать с Databricks и хотят создавать масштабируемые решения машинного обучения. Не требуется предыдущий опыт работы с распределенными вычислениями, хотя полезно знакомство с Python. Начните читать сегодня, чтобы освоить масштабируемые рабочие процессы машинного обучения на Databricks.