Machine Learning-modellen trainen en bijhouden met MLflow in Fabric

Het beheer van machine learning-experimenten kan snel chaotisch worden zonder een systematische manier om parameters, statistieken en modellen bij te houden. Deze cursus leert u hoe u orde kunt brengen in uw data science workflow door gebruik te maken van MLflow binnen de Fabric-omgeving. U maakt de overgang van handmatige tracking naar een geautomatiseerde, reproduceerbare workflow, leert hoe u runs kunt loggen, modelprestaties kunt vergelijken en uw beste modellen kunt registreren. Wat je leert: 1. Begrijp de basisconcepten voor het bijhouden van machine learning en de MLflow-architectuur. 2. Fabric-notitieblokken configureren om parameters, statistieken en artefacten te registreren. 3. Train machine learning modellen en volg hun prestaties. 4. Vergelijk meerdere experimentruns om de best presterende configuraties te identificeren. 5. Registreer en versieer uw getrainde modellen in de Fabric-werkruimte. 6. Pas schone coderingspraktijken toe om reproduceerbare experimenten te waarborgen. De cursus begint met essentiële terminologie en instellingen, waarbij u door basisconcepten voor het bijhouden van gegevens wordt geleid voordat u overgaat tot voorbeelden van notebooks en modelregistratie. Je leert door middel van schriftelijke uitleg, duidelijke code snippets en praktische scenario’s. Deze cursus is bedoeld voor beginners, aspirant-datawetenschappers en ontwikkelaars die nieuw zijn voor MLflow of Fabric, zonder dat er eerdere ervaring met het bijhouden van experimenten nodig is. Begin vandaag nog met het organiseren van uw machine learning-experimenten en bouw een solide basis in MLOps.