Databricks, dbutils และพื้นฐาน MLOps สำหรับผู้เริ่มต้น

การสร้างระบบ Machine Learning ที่เชื่อถือได้นั้นต้องการมากกว่าแค่การฝึกสอนโมเดล แต่ยังต้องการการจัดระเบียบเวิร์กโฟลว์ที่มีโครงสร้างและการจัดการข้อมูลที่ทำซ้ำได้ หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณผ่านเครื่องมือพื้นฐานที่จำเป็นในการทำระบบอัตโนมัติและจัดการเวิร์กโฟลว์ Machine Learning โดยใช้ Databricks และชุดเครื่องมือ dbutils คุณจะได้อ่านคำอธิบายทางเทคนิคที่ชัดเจน สำรวจตัวอย่างโค้ด และเรียนรู้วิธีจัดการการเข้าถึงข้อมูล พารามิเตอร์ของ notebook และไปป์ไลน์การติดตามโมเดล สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - เข้าใจคำศัพท์ สถาปัตยกรรม และขั้นตอนวงจรชีวิตของ Machine Learning และ MLOps พื้นฐาน - กำหนดค่าพื้นที่จัดเก็บข้อมูลใน workspace การดำเนินการกับไฟล์ และการจัดการความลับโดยใช้คำสั่ง dbutils - กำหนดพารามิเตอร์และจัดระเบียบงาน Databricks notebook แบบอัตโนมัติ - ติดตามการทดลองและตัวชี้วัดของ Machine Learning โดยใช้เวิร์กโฟลว์การติดตามแบบบูรณาการ - ประยุกต์ใช้รูปแบบการจัดการโมเดลที่มีโครงสร้างสำหรับไปป์ไลน์ Data Science ที่ทำซ้ำได้ - นำแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านวิศวกรรมข้อมูลสมัยใหม่มาใช้สำหรับการปรับใช้ Machine Learning หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำจำกัดความที่จำเป็นและแนวคิดเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม ก่อนจะเข้าสู่ขั้นตอนการสอนแบบอ่านทีละขั้นตอนเกี่ยวกับคำสั่งยูทิลิตี้ข้อมูล การกำหนดพารามิเตอร์เวิร์กโฟลว์ และพื้นฐานไปป์ไลน์ MLOps หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ต้องการเป็นวิศวกรข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักวิเคราะห์ที่ต้องการเข้าใจระบบอัตโนมัติของ Databricks และหลักการ MLOps ตั้งแต่เริ่มต้นโดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์กับแพลตฟอร์มมาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างรากฐานที่มั่นคงในเวิร์กโฟลว์ Machine Learning แบบอัตโนมัติ