Machine Learning en Production avec Azure Databricks

Faire passer les modèles de machine learning d'un notebook local à un environnement de production fiable est l'un des plus grands défis de la science des données aujourd'hui. Ce cours textuel vous guide à travers les concepts essentiels des opérations de machine learning (MLOps) en utilisant Azure Databricks. Vous passerez de la construction de modèles isolés à l'établissement de pipelines de production automatisés, reproductibles et surveillés, garantissant que vos modèles restent précis et fiables au fil du temps. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les principes fondamentaux de MLOps et le cycle de vie de production des modèles de machine learning. - Suivre les expériences, les paramètres et les métriques à l'aide du suivi MLflow intégré. - Enregistrer, versionner et gérer les modèles dans le registre de modèles centralisé Azure Databricks. - Déployer des modèles entraînés en tant que points de terminaison d'API en temps réel ou pipelines de scoring par lots. - Surveiller les performances des modèles et identifier la dérive des données pour maintenir la qualité des prédictions. - Appliquer des flux de travail de collaboration modernes et des concepts de base de CI/CD aux projets de machine learning. Le cours commence par les définitions de base et les bases architecturales avant de passer à des scénarios de configuration pratiques. Vous lirez des explications détaillées, des extraits de code clairs et des flux de déploiement structurés. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs ML, les scientifiques des données et les développeurs qui débutent dans le déploiement en production et qui souhaitent maîtriser Azure Databricks. Aucune expérience préalable en production n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des pipelines de machine learning fiables et prêts pour la production.