Machine Learning con Databricks e MLflow

Semplificare il ciclo di vita del machine learning è una delle competenze più preziose nella moderna data science. Questo corso basato su testo ti guida nella gestione, tracciamento e distribuzione di modelli di machine learning utilizzando la potente combinazione di Databricks e MLflow. Passerete dalla scrittura di codice di machine learning isolato alla costruzione di pipeline strutturate e riproducibili. Comprendendo i meccanismi fondamentali del tracciamento degli esperimenti, del packaging dei modelli e della distribuzione, acquisirai la fiducia necessaria per gestire cicli di vita di machine learning nel mondo reale. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura fondamentale di Databricks e come si integra con MLflow. - Tracciare parametri, metriche e artefatti durante l'addestramento del modello per garantire la completa riproducibilità. - Gestire il ciclo di vita del modello utilizzando il MLflow Model Registry per far passare i modelli dallo sviluppo alla produzione. - Distribuire modelli addestrati come REST API scalabili e pipeline di inferenza batch. - Applicare le moderne best practice MLOps per monitorare e mantenere le prestazioni del modello nel tempo. Il corso inizia con concetti essenziali di configurazione dello spazio di lavoro e preparazione dei dati, prima di passare passo dopo passo al tracciamento degli esperimenti, alla registrazione dei modelli e alle strategie di distribuzione. Imparerai attraverso chiare spiegazioni scritte, walkthrough di codice strutturati e spiegazioni concettuali. Questo corso è progettato per data scientist principianti, ingegneri del software e analisti di dati che desiderano apprendere le operazioni di machine learning. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con Databricks o MLflow, anche se una comprensione di base di Python è utile. Inizia oggi il tuo viaggio nell'ingegneria del machine learning semplificata.