Databricks Makine Öğrenmesi: Modelleri Yapmak ve Kullanmak

Birçok makine öğrenimi modeli, deneysel safhayı asla terk etmedikleri için değer sağlamakta başarısız olur. Databricks, veri bilimi ve üretim dağıtımı arasındaki boşluğu dolduran birleştirilmiş bir platform sağlar. Bu metin tabanlı kurs sayesinde, Databricks'i tüm makine öğrenme yaşam döngüsünü yönetmek için nasıl kullanacağınızı anlayacaksınız. Tecrit edilmiş kod yazmaktan, gerçek dünyada dağıtmaya hazır ölçeklenebilir, işbirlikçi ML boru hatları inşa etmeye geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Temel Databricks çalışma alanları kavramları ve işbirliği dizüstü bilgisayarlarını anlayın; Delta Lake kullanarak veri hazırlama ve özellik mühendisliğini keşfedin; Databrick'ler çevresi içinde popüler kütüphaneleri kullanarak makine öğrenme modellerini eğitin ve ayarlayın; Entegre MLflow izleme kullanarak deneyleri ve parametreleri izleyin; Kayıt, MLflow Model Registry ile dağıtım için modeller yönetmek; Ölçeklenebilir model eğitimi ve temel boru hattı otomasyonu için en iyi uygulamaları uygulayın. Kurs temel Databricks terminolojisi ve çalışma alanına erişimle başlar, ardından veri hazırlama, model eğitimi, deney izleme ve yaşam döngüsü yönetimi yoluyla adım adım yönlendirir. Bu kurs, Databricks'e yeni başlayan ve makine öğrenme modellerini nasıl işleteceğini öğrenmek isteyen umut verici veri bilimcileri, analistler ve yazılım mühendisleri için tasarlanmıştır. Önceden Databricks deneyimi gerekmez, ancak Python ve makine öğrenimi kavramlarının temel anlayışı yararlıdır. Üretim hazırlığı makine öğrenimi çalışma akışları oluşturmak için gereken araçları öğrenmek için bugün okumaya başlayın.