Automasi Pembelajaran Mesin dengan Azure Databricks AutoML

Menyediakan saluran paip pembelajaran mesin dari awal boleh memakan masa dan kompleks. Azure Databricks AutoML memudahkan proses ini dengan mengautomasikan pemilihan model, penalaan hiperparameter, dan kejuruteraan ciri. Dalam kursus berasaskan teks ini, anda akan belajar cara memanfaatkan pembelajaran mesin automatik untuk menjana model berkualiti tinggi secara terus dalam ruang kerja Databricks anda. Anda akan beralih daripada eksperimen manual kepada aliran kerja automatik yang boleh dijejaki yang mempercepatkan projek sains data anda. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep asas pembelajaran mesin automatik dan seni bina Databricks. - Mengkonfigurasi dan menjalankan eksperimen AutoML untuk tugasan klasifikasi, regresi, dan ramalan. - Menilai prestasi model menggunakan metrik utama dan memilih calon terbaik untuk data anda. - Menjejak eksperimen dan mengurus versi model menggunakan keupayaan MLflow bersepadu. - Menggunakan model yang dilatih ke titik akhir pengeluaran untuk pemarkahan masa nyata atau kelompok. Kursus ini bermula dengan definisi teras dan penyediaan ruang kerja sebelum membimbing anda melalui penyediaan data, pelaksanaan eksperimen, dan penilaian model. Anda akan mengakhiri kursus dengan meneroka amalan MLOps penting seperti pendaftaran dan penggunaan model. Kursus ini direka untuk bakal saintis data, penganalisis, dan pembangun yang ingin mula menggunakan automasi pembelajaran mesin tanpa pengalaman pengaturcaraan yang mendalam. Mula membaca hari ini untuk memperkemas aliran kerja pembangunan pembelajaran mesin anda.