Automatisation du Machine Learning avec Azure Databricks AutoML

La mise en place de pipelines de machine learning à partir de zéro peut être complexe et chronophage. Azure Databricks AutoML simplifie ce processus en automatisant la sélection de modèles, le réglage des hyperparamètres et l'ingénierie des fonctionnalités. Dans ce cours textuel, vous apprendrez à exploiter le machine learning automatisé pour générer des modèles de haute qualité directement dans votre espace de travail Databricks. Vous passerez de l'expérimentation manuelle à des flux de travail automatisés et traçables qui accélèrent vos projets de science des données. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning automatisé et l'architecture Databricks. - Configurer et exécuter des expériences AutoML pour des tâches de classification, de régression et de prévision. - Évaluer les performances des modèles à l'aide de métriques clés et sélectionner le meilleur candidat pour vos données. - Suivre les expériences et gérer les versions des modèles à l'aide des fonctionnalités intégrées de MLflow. - Déployer des modèles entraînés vers des points de terminaison de production pour un scoring en temps réel ou par lots. Le cours commence par les définitions de base et la configuration de l'espace de travail avant de vous guider à travers la préparation des données, l'exécution des expériences et l'évaluation des modèles. Vous terminerez en explorant les pratiques MLOps essentielles telles que l'enregistrement et le déploiement de modèles. Ce cours est conçu pour les aspirants data scientists, analystes et développeurs qui souhaitent commencer à utiliser l'automatisation du machine learning sans expérience approfondie en programmation. Commencez votre lecture dès aujourd'hui pour rationaliser votre flux de travail de développement en machine learning.