تنفيذ حل التعلم الآلي باستخدام Azure Databricks
Azure Databricks هي منصة على نطاق السحابة تستخدم لتحليل البيانات والتعلم الآلي. يمكن لعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي استخدام Azure Databricks لتنفيذ حلول التعلم الآلي على نطاق واسع.
المتطلبات الأساسية
يفترض مسار التعلم هذا أن لديك خبرة في استخدام Python لاستكشاف البيانات وتدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام أطر عمل مفتوحة المصدر شائعة، مثل Scikit-Learn، وPyTorch، وTensorFlow. بادر بإكمال مسار التعلم إنشاء نماذج التعلم الآلي قبل البدء في هذا المسار.
رمز الإنجاز
هل ترغب في طلب رمز إنجاز؟
الوحدات النمطية في مسار التعلم هذا
Azure Databricks هي خدمة سحابية توفر نظاماً أساسياً قابلاً للتوسعة لتحليلات البيانات باستخدام Apache Spark.
تم إنشاء Azure Databricks مستنداً إلى Apache Spark، ويمكِّن مهندسي البيانات والمحللين من تشغيل مهام Spark لتحويل البيانات وتحليلها وتصورها على نطاق واسع.
يتضمن التعلم الآلي استخدام البيانات لتدريب نموذج تنبؤي. تدعم Azure Databricks أطر عمل شائعة متعددة للتعلم الآلي يمكنك استخدامها لتدريب النماذج.
MLflow هو نظام أساسي مصدر مفتوح لإدارة دورة حياة التعلم الآلي المدعومة أصلا في Azure Databricks.
يعد ضبط المعلمات الفائقة جزءا أساسيا من التعلم الآلي. في Azure Databricks، يمكنك استخدام مكتبة Hyperopt لتحسين المعلمات الفائقة تلقائيا.
يبسط AutoML في Azure Databricks عملية إنشاء نموذج تعلم آلي فعال لبياناتك.
يستخدم التعلم العميق الشبكات العصبية لتدريب نماذج التعلم الآلي الفعالة للغاية للتنبؤ المعقد، والرؤية الحاسوبية، ومعالجة اللغة الطبيعية، وأحمال العمل الذكاء الاصطناعي الأخرى.