Automatización de Machine Learning con Azure Databricks AutoML

Configurar pipelines de machine learning desde cero puede consumir mucho tiempo y ser complejo. Azure Databricks AutoML simplifica este proceso automatizando la selección de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la ingeniería de características. En este curso basado en texto, aprenderá a aprovechar el machine learning automatizado para generar modelos de alta calidad directamente dentro de su espacio de trabajo Databricks. Pasará de la experimentación manual a flujos de trabajo automatizados y rastreables que aceleran sus proyectos de ciencia de datos. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales del machine learning automatizado y la arquitectura de Databricks. - Configurar y ejecutar experimentos de AutoML para tareas de clasificación, regresión y pronóstico. - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas clave y seleccionar el mejor candidato para sus datos. - Rastrear experimentos y gestionar versiones de modelos utilizando las capacidades integradas de MLflow. - Desplegar modelos entrenados en puntos finales de producción para puntuación en tiempo real o por lotes. El curso comienza con definiciones centrales y configuración del espacio de trabajo antes de guiarlo a través de la preparación de datos, la ejecución de experimentos y la evaluación del modelo. Concluirá explorando prácticas esenciales de MLOps como el registro y despliegue de modelos. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos, analistas y desarrolladores que desean comenzar a utilizar la automatización de machine learning sin una profunda experiencia previa en programación. Comience a leer hoy mismo para optimizar su flujo de trabajo de desarrollo de machine learning.