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Implementing a Machine Learning solution with Azure Databricks

Microsoft Applied Skills

Trainings-ID:
DP-3014

Wichtige Information

Termine - coming soon!

Inhalt des Trainings

Azure Databricks ist eine Plattform im Cloudmaßstab für Datenanalyse und Machine Learning.
Data Scientists und Machine Learning-Engineers können Azure Databricks verwenden, um Machine-Learning-Lösungen im großen Stil zu implementieren.

Vorkenntnisse

In diesem Training wird davon ausgegangen, dass Sie über Erfahrung im Umgang mit Python für die Untersuchung von Daten verfügen und damit vertraut sind, Machine Learning-Modelle mit gängigen Open-Source-Frameworks wie Scikit-Learn, PyTorch und TensorFlow zu trainieren.
Ziehen Sie in Erwägung, den Lernpfad Erstellen von Machine Learning-Modellen zu absolvieren, bevor Sie den vorliegenden Training bearbeiten.

Detail-Inhalte

Explore Azure Databricks
  • Get started with Azure Databricks
  • Identify Azure Databricks workloads
  • Understand key concepts
Use Apache Spark in Azure Databricks
  • Get to know Spark
  • Create a Spark cluster
  • Use Spark in notebooks
  • Use Spark to work with data files
  • Visualize data
Train a machine learning model in Azure Databricks
  • Understand principles of machine learning
  • Machine learning in Azure Databricks
  • Prepare data for machine learning
  • Train a machine learning model
  • Evaluate a machine learning model
Use MLflow in Azure Databricks
  • Capabilities of MLflow
  • Run experiments with MLflow
  • Register and serve models with MLflow
Tune hyperparameters in Azure Databricks
  • Optimize hyperparameters with Hyperopt
  • Review Hyperopt trials
  • Scale Hyperopt trials
Use AutoML in Azure Databricks
  • What is AutoML?
  • Use AutoML in the Azure Databricks user interface
  • Use code to run an AutoML experiment
Train deep learning models in Azure Databricks
  • Understand deep learning concepts
  • Train models with PyTorch
  • Distribute PyTorch training with Horovod

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