Machine Learning in Produzione con Azure Databricks

Spostare i modelli di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile è una delle sfide più grandi nella scienza dei dati oggi. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti essenziali delle operazioni di machine learning (MLOps) utilizzando Azure Databricks. Passerete dalla costruzione di modelli isolati alla creazione di pipeline di produzione automatizzate, riproducibili e monitorate, assicurando che i vostri modelli rimangano accurati e affidabili nel tempo. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali di MLOps e il ciclo di vita di produzione dei modelli di machine learning. - Tracciare esperimenti, parametri e metriche utilizzando il tracking MLflow integrato. - Registrare, versionare e gestire i modelli nel Registro Modelli centralizzato di Azure Databricks. - Distribuire modelli addestrati come endpoint API in tempo reale o pipeline di scoring batch. - Monitorare le prestazioni del modello e identificare il data drift per mantenere la qualità delle previsioni. - Applicare moderni flussi di lavoro di collaborazione e concetti base di CI/CD ai progetti di machine learning. Il corso inizia con definizioni fondamentali e basi architetturali prima di passare a scenari di configurazione pratici. Leggerai spiegazioni dettagliate, chiari frammenti di codice e flussi di lavoro di distribuzione strutturati. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri ML, data scientist e sviluppatori che sono nuovi alla distribuzione in produzione e vogliono padroneggiare Azure Databricks. Non è richiesta alcuna esperienza di produzione precedente. Inizia a leggere oggi per costruire pipeline di machine learning affidabili e pronte per la produzione.