Gépi Tanulás megoldás implementálása az Azure Databricks használatával
Az Azure Databricks egy felhőalapú platform az adatelemzéshez és a gépi tanuláshoz. Az adattudósok és a gépi tanulási mérnökök az Azure Databricks használatával nagy léptékben implementálhatnak gépi tanulási megoldásokat.
Előfeltételek
Ez a képzési terv feltételezi, hogy rendelkezik tapasztalatokkal az adatok feltárásához és a gépi tanulási modellek betanítása olyan gyakori nyílt forráskód keretrendszerekkel, mint a Scikit-Learn, a PyTorch és a TensorFlow. Ennek megkezdése előtt fontolja meg a Gépi tanulási modellek létrehozása képzési terv elvégzését.
Eredménykód
Szeretne eredménykódot kérni?
A képzési terv moduljai
Az Azure Databricks egy felhőszolgáltatás, amely skálázható platformot biztosít az Apache Spark használatával végzett adatelemzéshez.
Az Azure Databricks az Apache Sparkra épül, és lehetővé teszi az adatmérnökök és elemzők számára, hogy Spark-feladatokat futtasson az adatok nagy léptékű átalakításához, elemzéséhez és vizualizációjához.
A gépi tanulás magában foglalja az adatok használatát egy prediktív modell betanítása érdekében. Az Azure Databricks több gyakran használt gépi tanulási keretrendszert támogat, amelyekkel modelleket taníthat be.
Az MLflow egy nyílt forráskód platform az Azure Databricksben natív módon támogatott gépi tanulási életciklus kezelésére.
A hiperparaméterek finomhangolása a gépi tanulás alapvető része. Az Azure Databricksben a Hyperopt-kódtár használatával automatikusan optimalizálhatja a hiperparamétereket.
Az Azure Databricks AutoML-ben egyszerűbben hozhat létre hatékony gépi tanulási modellt az adatokhoz.
A mélytanulás neurális hálózatokkal tanít be rendkívül hatékony gépi tanulási modelleket összetett előrejelzéshez, számítógépes látáshoz, természetes nyelvi feldolgozáshoz és egyéb AI-számítási feladatokhoz.