Automazione del Machine Learning con Azure Databricks AutoML

L'impostazione di pipeline di machine learning da zero può essere dispendiosa in termini di tempo e complessa. Azure Databricks AutoML semplifica questo processo automatizzando la selezione del modello, l'ottimizzazione degli iperparametri e l'ingegneria delle funzionalità. In questo corso basato su testo, imparerai come sfruttare il machine learning automatizzato per generare modelli di alta qualità direttamente all'interno del tuo workspace Databricks. Passerete dalla sperimentazione manuale a flussi di lavoro automatizzati e tracciabili che accelerano i vostri progetti di data science. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del machine learning automatizzato e dell'architettura Databricks. - Configurare ed eseguire esperimenti AutoML per attività di classificazione, regressione e previsione. - Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche chiave e selezionare il miglior candidato per i tuoi dati. - Tracciare gli esperimenti e gestire le versioni del modello utilizzando le funzionalità integrate di MLflow. - Distribuire modelli addestrati a endpoint di produzione per lo scoring in tempo reale o batch. Il corso inizia con le definizioni fondamentali e la configurazione del workspace prima di guidarti attraverso la preparazione dei dati, l'esecuzione degli esperimenti e la valutazione del modello. Concluderai esplorando pratiche MLOps essenziali come la registrazione e la distribuzione del modello. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, analisti e sviluppatori che desiderano iniziare a utilizzare l'automazione del machine learning senza una profonda esperienza di programmazione precedente. Inizia a leggere oggi per ottimizzare il tuo flusso di lavoro di sviluppo del machine learning.