تدريب وتتبع نماذج التعلم الآلي باستخدام MLflow في Fabric

يمكن أن تصبح إدارة تجارب التعلم الآلي فوضوية بسرعة دون طريقة منهجية لتتبع المعلمات المقاييس والنماذج. يعلمك هذا الدورة التدريبية كيفية جلب النظام إلى سير عمل علوم البيانات الخاص بك عن طريق الاستفادة من MLflow داخل بيئة Fabric. ستنتقل من التتبع اليدوي إلى سير عمل تلقائي وقابل للاستنساخ، وتتعلم كيفية تسجيل عمليات التشغيل، ومقارنة أداء النموذج، وتسجيل أفضل نماذجك. ما ستتعلمه: 1. فهم مفاهيم تتبع التعلم الآلي الأساسية وهندسة MLflow. 2. تكوين دفاتر ملاحظات Fabric لتسجيل المعلمات والمقاييس والعناصر. 3. تدريب نماذج التعلم الآلي وتتبع أدائها. 4. مقارنة عمليات تشغيل التجارب المتعددة لتحديد التكوينات ذات الأداء الأفضل. 5. تسجيل وإصدار نماذجك المدربة داخل مساحة عمل Fabric. 6. تطبيق ممارسات البرمجة النظيفة لضمان تجارب قابلة للاستنساخ. تبدأ الدورة التدريبية بالمصطلحات الأساسية والإعداد، وتوجهك خلال مفاهيم التتبع الأساسية قبل الانتقال إلى أمثلة دفاتر الملاحظات وتسجيل النماذج. ستتعلم من خلال الشروحات المكتوبة، ومقتطفات التعليمات البرمجية الواضحة، والسيناريوهات العملية. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين، وعلماء البيانات الطموحين، والمطورين الجدد في MLflow أو Fabric، دون الحاجة إلى خبرة سابقة في تتبع التجارب. ابدأ في تنظيم تجارب التعلم الآلي الخاصة بك وابنِ أساساً متكيناً في MLOps اليوم.