Глубокий анализ на Azure Databricks с помощью PyTorch

Обучение моделей глубинного обучения на больших наборах данных требует огромной вычислительной мощности и умной организации. Лазурные Databricks обеспечивают единую платформу для того чтобы безупречно масштабировать ваши рабочие нагрузки машинного обучения без управлять сложной инфраструктурой. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия облачных данных, а также обучить и распространить сложные нейронные сети. Вы научитесь использовать PyTorch в экосистеме Databricks и масштабировать свои обучающие задания на несколько узлов. Вы узнаете: Понимание основной архитектуры Azure Databricks для рабочих нагрузок машинного обучения; Настройка одноузловых и многоузлового кластеров, оптимизированных для глубокого обучения. Создание и обучение нейронных сетей PyTorch непосредственно в ноутбуках Databrick; Масштабирование обучения модели в распределенных кластерах с помощью TorchDistributor; Отслеживание экспериментов, Применять передовые методы для эффективной загрузки и предварительной обработки данных в распределенной среде. Учебный план начинается с основных концепций управления кластерами и сред глубокого обучения, а затем переходит к практическим реализациям PyTorch. Затем вы изучите распределенные конфигурации обучения и рабочие процессы отслеживания экспериментов с помощью четких письменных объяснений и структурированных фрагментов кода. Этот курс предназначен для ученых данных, энтузиастов машинного обучения и разработчиков, которые только начинают масштабировать модели на Azure Databricks. Рекомендуется базовое понимание Python и концепций нейронных сетей, но предыдущий опыт работы с Databricks не требуется. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть мощь распределенного глубокого обучения в облаке.