Addestrare e tracciare modelli di Machine Learning con MLflow in Fabric

La gestione degli esperimenti di machine learning può diventare rapidamente caotica senza un modo sistematico per tracciare parametri, metriche e modelli. Questo corso ti insegna come portare ordine nel tuo flusso di lavoro di data science sfruttando MLflow all'interno dell'ambiente Fabric. Passerai dal tracciamento manuale a un flusso di lavoro automatizzato e riproducibile, imparando come registrare le esecuzioni, confrontare le prestazioni dei modelli e registrare i tuoi modelli migliori. Cosa imparerai: 1. Comprendere i concetti fondamentali di tracciamento del machine learning e l'architettura di MLflow. 2. Configurare i notebook di Fabric per registrare parametri, metriche e artefatti. 3. Addestrare modelli di machine learning e tracciarne le prestazioni. 4. Confrontare più esecuzioni di esperimenti per identificare le configurazioni con le migliori prestazioni. 5. Registrare e versionare i tuoi modelli addestrati all'interno dello spazio di lavoro di Fabric. 6. Applicare pratiche di codifica pulita per garantire esperimenti riproducibili. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la configurazione, guidandoti attraverso i concetti di tracciamento di base prima di passare agli esempi di notebook e alla registrazione dei modelli. Imparerai attraverso spiegazioni scritte, chiari frammenti di codice e scenari pratici. Questo corso è progettato per principianti, aspiranti data scientist e sviluppatori che sono nuovi a MLflow o Fabric, senza alcuna esperienza precedente di tracciamento degli esperimenti richiesta. Inizia a organizzare i tuoi esperimenti di machine learning e costruisci oggi una solida base in MLOps.