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Implementing a Machine Learning solution with Azure Databricks

Microsoft Applied Skills

Trainings-ID:
DP-3014

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.

Zielgruppen

  • Fortgeschrittene Anfänger
  • Data Scientist

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

Einführung in Azure Databricks
  • Erste Schritte mit Azure Databricks
  • Erkennen von Azure Databricks-Workloads
  • Verständnis der grundlegenden Konzepte
  • Data Governance mit Unity-Katalog und Microsoft Purview
Verwenden von Apache Spark in Azure Databricks
  • Einführung in Spark
  • Erstellen eines Spark-Clusters
  • Verwenden von Spark in Notebooks
  • Verwenden von Spark zum Arbeiten mit Datendateien
  • Visualisieren von Daten
Trainieren eines Machine Learning-Modells in Azure Databricks
  • Grundlagen des maschinellen Lernens
  • Maschinelles Lernen in Azure Databricks
  • Vorbereiten von Dateien für Machine Learning
  • Trainieren eines Machine Learning-Modells
  • Auswerten eines Machine Learning-Modells
Verwenden von MLflow in Azure Databricks
  • Funktionen von MLflow
  • Ausführen von Experimenten mit MLflow
  • Registrieren und Bereitstellen von Modellen mit MLflow
Optimieren von Hyperparametern in Azure Databricks
  • Optimieren von Hyperparametern mit Hyperopt
  • Überprüfen von Hyperopt-Testversionen
  • Skalieren von Hyperopt-Testversionen
Verwenden von AutoML in Azure Databricks
  • Was ist AutoML?
  • Verwenden von AutoML in der Azure Databricks-Benutzeroberfläche
  • Verwenden von Code zum Ausführen eines AutoML-Experiments
Trainieren von Deep Learning-Modellen in Azure Databricks
  • Grundlegendes zu Deep Learning-Konzepten
  • Trainieren von Modellen mit PyTorch
  • Verteilen von PyTorch-Trainingsaufgaben mit Horovod

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