Implémenter une solution Machine Learning avec Azure Databricks
Azure Databricks est une plateforme à l’échelle du cloud pour l’analytique données et le Machine Learning. Les scientifiques des données et les ingénieurs en machine learning peuvent utiliser Azure Databricks pour implémenter des solutions de machine learning à grande échelle.
Prérequis
Ce parcours d’apprentissage suppose que vous avez une expérience de l’utilisation de Python pour explorer les données et former des modèles Machine Learning avec des infrastructures open source courantes telles que Scikit-Learn, PyTorch et TensorFlow. Envisagez de compléter le parcours d’apprentissage Créer des modèles Machine Learning avant de commencer celui-ci.
Code de réussite
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Modules de ce parcours d’apprentissage
Azure Databricks est un service cloud qui fournit une plateforme scalable pour l’analytique données en utilisant Apache Spark.
Azure Databricks repose sur Apache Spark et permet aux ingénieurs et analystes Données d’exécuter des travaux Spark pour transformer, analyser et visualiser des données à grande échelle.
L’apprentissage automatique implique l’utilisation de données pour l’apprentissage d’un modèle prédictif. Azure Databricks prendre en charge plusieurs frameworks de Machine Learning couramment utilisés pour l’apprentissage des modèles.
MLflow est une plateforme open source permettant de gérer le cycle de vie du Machine Learning pris en charge en mode natif dans Azure Databricks.
Le réglage des hyperparamètres est un élément essentiel du Machine Learning. Dans Azure Databricks, vous pouvez utiliser la bibliothèque Hyperopt pour optimiser les hyperparamètres automatiquement.
AutoML dans Azure Databricks simplifie le processus de création d’un modèle Machine Learning efficace pour vos données.
Le Deep Learning utilise des réseaux neuronaux pour entraîner des modèles Machine Learning très efficaces pour les prévisions complexes, la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et d’autres charges de travail IA.
Le Machine Learning permet la prise de décision et l’automatisation pilotées par les données, mais le déploiement de modèles en production pour des insights en temps réel est difficile. Azure Databricks simplifie ce processus en fournissant une plateforme unifiée pour la création, la formation et le déploiement de modèles Machine Learning à grande échelle, en favorisant la collaboration entre les scientifiques des données et les ingénieurs.