Обучение и отслеживание моделей машинного обучения с помощью MLflow в Fabric

Управление экспериментами машинного обучения может быстро стать хаотичным без систематического способа отслеживания параметров, метрик и моделей. Этот курс научит вас, как привести в порядок ваш рабочий процесс науки данных, используя MLflow в среде Fabric. Вы перейдете от ручного отслеживания к автоматизированному, воспроизводимому рабочему процессу, научитесь регистрировать запуски, сравнивать производительность моделей и регистрировать свои лучшие модели. Что вы узнаете: 1. Понимание основных концепций отслеживания машинного обучения и архитектуры MLflow. 2. Настройте блокноты Fabric для ведения журнала параметров, метрик и артефактов. 3. Обучение моделей машинного обучения и отслеживание их производительности. 4. Сравните несколько экспериментальных прогонов, чтобы определить наиболее эффективные конфигурации. 5. Зарегистрируйте и создайте версии обученных моделей в рабочем пространстве Fabric. 6. Применять чистые методы кодирования для обеспечения воспроизводимости экспериментов. Курс начинается с основной терминологии и настройки, ведущей вас через основные концепции отслеживания, прежде чем перейти к примерам блокнотов и регистрации моделей. Вы узнаете через письменные объяснения, ясные фрагменты кода и практические сценарии. Этот курс предназначен для начинающих, начинающих ученых данных и разработчиков, которые недавно начали работать с MLflow или Fabric, без предварительного опыта отслеживания экспериментов. Начните организовывать эксперименты по машинному обучению и создайте прочный фундамент в MLOps сегодня.