Azure Databricks के साथ Machine Learning: ML Models बनाएं और तैनात करें

आज के संगठनों को विशाल डेटासेट को संभालने और जटिल machine learning models को कुशलतापूर्वक प्रशिक्षित करने के लिए स्केलेबल प्लेटफॉर्म की आवश्यकता है। Azure Databricks एक एकीकृत, सहयोगी वातावरण प्रदान करता है जो डेटा इंजीनियरिंग और डेटा साइंस के बीच की खाई को पाटता है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको क्लाउड डेटा साइंस की बुनियादी बातों से लेकर अपने स्वयं के machine learning पाइपलाइनों को बनाने और प्रबंधित करने तक का मार्गदर्शन करता है। आप वर्कस्पेस को कॉन्फ़िगर करने, बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेस करने और अपने प्रयोगों को व्यवस्थित रूप से ट्रैक करने की ठोस समझ हासिल करेंगे। आप क्या सीखेंगे: बुनियादी machine learning अवधारणाओं और Azure Databricks वर्कस्पेस आर्किटेक्चर को समझें; Spark डेटाफ्रेम का उपयोग करके बड़े पैमाने पर डेटासेट तैयार और रूपांतरित करें; लोकप्रिय ओपन-सोर्स लाइब्रेरी का उपयोग करके machine learning models को ट्रेन और ट्यून करें; एकीकृत MLflow ट्रैकिंग का उपयोग करके प्रयोगों, मेट्रिक्स और मापदंडों को ट्रैक करें; तैनाती की तैयारी के लिए मॉडल को पंजीकृत, संस्करण और प्रबंधित करें; machine learning पाइपलाइनों को स्वचालित और स्केल करने के लिए आधुनिक वर्कफ़्लो लागू करें। यह कोर्स व्यावहारिक कोड वॉकथ्रू में जाने से पहले आवश्यक क्लाउड और डेटा साइंस शब्दावली से शुरू होता है। आप चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण पढ़ेंगे, वास्तविक दुनिया के कोड स्निपेट का विश्लेषण करेंगे, और अपनी सीख को सुदृढ़ करने के लिए डिज़ाइन किए गए लिखित अभ्यास पूरे करेंगे। यह कोर्स उन इच्छुक डेटा वैज्ञानिकों, डेटा इंजीनियरों और डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो Azure Databricks में नए हैं। क्लाउड machine learning के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि Python के साथ बुनियादी परिचितता सहायक है। आज ही क्लाउड पर स्केलेबल machine learning समाधान बनाना शुरू करें।