Машинное обучение с Databricks и MLflow

Упрощение жизненного цикла машинного обучения является одним из самых ценных навыков в современной науке о данных. Этот текстовый курс поможет вам освоить управление, отслеживание и развертывание моделей машинного обучения с использованием мощного сочетания Databricks и MLflow. Вы перейдете от написания изолированного кода машинного обучения к созданию структурированных, воспроизводимых конвейеров. Понимание основных механизмов отслеживания экспериментов, упаковки моделей и развертывания поможет вам с уверенностью управлять жизненными циклами машинного обучения в реальном мире. Что вы узнаете: - Понять основополагающую архитектуру Databricks и ее интеграцию с MLflow. - Отслеживание параметров, метрик и артефактов во время обучения модели для обеспечения полной воспроизводимости. - Управление жизненным циклом модели с использованием реестра моделей MLflow для перехода моделей от разработки к производству. - Развертывание обученных моделей в качестве масштабируемых REST API и конвейеров пакетного вывода. - Применять современные MLOps передовые методы для мониторинга и поддержания производительности модели во времени. Курс начинается с основных понятий настройки рабочего пространства и подготовки данных, а затем постепенно переходит к отслеживанию экспериментов, регистрации моделей и стратегиям развертывания. Вы будете учиться через четкие письменные объяснения, структурированные обзоры кода и концептуальные объяснений. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров программного обеспечения и аналитиков данных. Не требуется предыдущий опыт работы с Databricks или MLflow, хотя полезно иметь базовые знания Python. Начните свой путь к оптимизированному машинному обучению сегодня.