Build machine learning solutions using Azure Databricks

Azure Databricks ist eine vollständig verwaltete, cloudbasierte Datenanalyseplattform, mit der Entwickler KI und Innovation beschleunigen können, indem sie den Prozess der Erstellung von Datenanwendungen auf Unternehmensniveau vereinfachen. Entwickelt als gemeinsame Anstrengungen von Microsoft und dem Team, das Apache Spark gestartet hat, bietet Azure Databricks Data Science, Engineering und Analytische Teams eine einzige Plattform für die Verarbeitung von Big Data und maschinelles Lernen. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Azure Databricks verwenden, um Machine Learning-Modelle zu trainieren und bereitzustellen.

Explore Azure Databricks

• Get started with Azure Databricks
• Identify Azure Databricks workloads
• Understand key concepts
• Data governance using Unity Catalog and Microsoft Purview

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 TorchDistributor

Manage machine learning in production with Azure Databricks

• Automate your data transformations
• Explore model development
• Explore model deployment strategies
• Explore model versioning and lifecycle management

• Dieser Kurs wurde für aufstrebende Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure entwickelt, die machine Learning-Modelle mithilfe von Azure Databricks trainieren und verwalten müssen.

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.