Implementing a Machine Learning solution with Azure Databricks

In diesem Kurs "Implementing a Machine Learning solution with Azure Databricks" tauchst Du in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens und der Datenanalyse ein. Azure Databricks ist eine leistungsstarke Plattform, die speziell für die Verarbeitung großer Datenmengen in der Cloud entwickelt wurde. Hier lernst Du, wie Du Machine-Learning-Lösungen im großen Maßstab implementierst und dabei die Vorteile von Azure Databricks voll ausschöpfst. Der Kurs ist so konzipiert, dass er sowohl theoretische als auch praktische Aspekte abdeckt, sodass Du am Ende des Trainings in der Lage bist, komplexe Machine-Learning-Projekte eigenständig zu realisieren.

Du wirst mit den grundlegenden Konzepten von Azure Databricks vertraut gemacht, einschließlich der Identifizierung von Workloads und der Nutzung von Apache Spark. Das Verständnis von Spark ist entscheidend, da es die Grundlage für die Datenverarbeitung in Azure Databricks bildet. Du wirst lernen, wie man ein Spark-Cluster erstellt, Notebooks verwendet und Datenvisualisierungen durchführt.

Ein weiterer wichtiger Bestandteil des Kurses ist die Vorbereitung von Daten für das maschinelle Lernen. Du wirst lernen, wie man ein Machine-Learning-Modell in Azure Databricks trainiert und evaluiert. Hierbei kommt auch MLflow zum Einsatz, ein Tool, das Dir hilft, Deine Experimente zu verwalten, Modelle zu registrieren und Hyperparameter zu optimieren.

Hyperparameter-Tuning ist ein entscheidender Schritt im Machine Learning, und Du wirst die Möglichkeiten kennenlernen, die Dir Azure Databricks bietet, um diesen Prozess zu automatisieren und zu optimieren. Mit Hyperopt kannst Du Hyperparameter-Optimierungen durchführen und die Ergebnisse effizient überprüfen.

Darüber hinaus wirst Du auch die Funktionalitäten von AutoML in Azure Databricks erkunden. AutoML vereinfacht den Prozess des Modelltrainings und ermöglicht es Dir, Modelle schneller und effizienter zu entwickeln. Du wirst lernen, wie man Deep-Learning-Modelle mit PyTorch trainiert und wie man das Training mit Horovod verteilt, um die Leistung zu maximieren.

Am Ende des Kurses wirst Du nicht nur ein tiefes Verständnis für Azure Databricks und seine Funktionen haben, sondern auch praktische Erfahrungen in der Implementierung von Machine-Learning-Lösungen sammeln. Egal, ob Du ein Data Scientist oder ein Machine Learning Engineer bist, dieser Kurs wird Dir die Fähigkeiten und das Wissen vermitteln, die Du benötigst, um in der heutigen datengetriebenen Welt erfolgreich zu sein.

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