Azure Databricks AutoML के साथ मशीन लर्निंग ऑटोमेशन

शुरुआत से मशीन लर्निंग पाइपलाइन सेट करना समय लेने वाला और जटिल हो सकता है। Azure Databricks AutoML मॉडल चयन, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग और फीचर इंजीनियरिंग को स्वचालित करके इस प्रक्रिया को सरल बनाता है। इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स में, आप सीखेंगे कि सीधे अपने Databricks वर्कस्पेस के भीतर उच्च-गुणवत्ता वाले मॉडल उत्पन्न करने के लिए स्वचालित मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे करें। आप मैन्युअल प्रयोग से स्वचालित, ट्रैक करने योग्य वर्कफ़्लो की ओर बढ़ेंगे जो आपके डेटा साइंस प्रोजेक्ट्स में तेजी लाते हैं। आप क्या सीखेंगे: - स्वचालित मशीन लर्निंग और Databricks आर्किटेक्चर की मूलभूत अवधारणाओं को समझें। - वर्गीकरण (classification), रिग्रेशन और फोरकास्टिंग कार्यों के लिए AutoML प्रयोगों को कॉन्फ़िगर और रन करें। - प्रमुख मेट्रिक्स का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें और अपने डेटा के लिए सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवार का चयन करें। - एकीकृत MLflow क्षमताओं का उपयोग करके प्रयोगों को ट्रैक करें और मॉडल संस्करणों को प्रबंधित करें। - रीयल-टाइम या बैच स्कोरिंग के लिए प्रशिक्षित मॉडलों को प्रोडक्शन एंडपॉइंट्स पर तैनात करें। यह कोर्स डेटा तैयारी, प्रयोग निष्पादन और मॉडल मूल्यांकन के माध्यम से मार्गदर्शन करने से पहले मुख्य परिभाषाओं और वर्कस्पेस सेटअप के साथ शुरू होता है। आप मॉडल पंजीकरण और परिनियोजन जैसी आवश्यक MLOps प्रथाओं की खोज करके समाप्त करेंगे। यह कोर्स उन महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों, विश्लेषकों और डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो गहरे पूर्व प्रोग्रामिंग अनुभव के बिना मशीन लर्निंग ऑटोमेशन का उपयोग शुरू करना चाहते हैं। अपने मशीन लर्निंग डेवलपमेंट वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।