بناء حلول التعلم الآلي باستخدام Azure Databricks

يتطلب توسيع نماذج التعلم الآلي من دفتر ملاحظات محلي إلى بيئات سحابية على مستوى المؤسسات بنية تحتية قوية. يوفر Azure Databricks منصة موحدة وتعاونية مصممة للتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة وتبسيط دورة حياة التعلم الآلي. يرشدك هذا المساق النصي من مفاهيم علوم البيانات الأساسية إلى نشر حلول التعلم الآلي القابلة للتطوير. ستتعلم كيفية إعداد البيانات وتدريب النماذج وإدارة دورة حياة التعلم الآلي باستخدام أدوات صناعية قياسية داخل نظام Databricks البيئي. ما ستتعلمه: * فهم مفاهيم التعلم الآلي الأساسية وهندسة مساحة عمل Azure Databricks؛ * إعداد وتنظيف مجموعات البيانات واسعة النطاق باستخدام PySpark وواجهات برمجة تطبيقات DataFrame الحديثة؛ * تدريب وضبط نماذج التعلم الآلي باستخدام Spark MLlib والمكتبات مفتوحة المصدر الشائعة؛ * تتبع التجارب والمعلمات والمقاييس باستخدام تكامل MLflow؛ * إدارة إصدارات النماذج والحوكمة باستخدام Unity Catalog للتعاون الآمن؛ * نشر النماذج المدربة كخدمات قابلة للتطوير للتنبؤات في الوقت الفعلي أو الدفعات. ستبدأ باستكشاف المصطلحات الأساسية وإعداد مساحة العمل، ثم تنتقل عبر هندسة البيانات وتدريب النماذج وممارسات MLOps الحديثة. يتم تعزيز كل مفهوم بشروحات مكتوبة واضحة ومقتطفات تعليمات برمجية عملية. تم تصميم هذا المساق لعلماء البيانات ومهندسي البيانات والمطورين الطموحين الذين هم جدد على Azure Databricks. لا يلزم وجود خبرة سابقة في التعلم الآلي على نطاق سحابي، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python مفيد. ابدأ رحلتك في التعلم الآلي القابل للتطوير وأتقن أساسيات Azure Databricks اليوم.