Fabric'de MLflow ile Makine Öğrenme Modellerini Öğret ve İzle

Makine öğrenimi deneylerini yönetmek, parametreleri, metrikleri ve modelleri izlemek için sistematik bir yol olmadan hızlıca kaotik hale gelebilir. Bu kurs, Fabric çevresi içinde MLflow'u kullanarak veri bilimi çalışma akışına nasıl düzen getireceğinizi öğretiyor. El izlemesinden otomatik, tekrarlanabilir bir çalışma akışına geçiş yapacak, yürüyüşleri kaydetmeyi, model performansını karşılaştırmayı ve en iyi modellerinizi kaydetmeye çalışacaksınız. Ne öğreneceksiniz: 1. Temel makine öğrenimi izleme kavramları ve MLflow mimarisini anlayın. 2. Fabric not defterini parametreleri, metrikleri ve objeleri kaydetmek için ayarlayın. 3. Makine öğrenimi modellerini eğitin ve performanslarını izleyin. 4. En iyi performansı sağlayan konfigürasyonları belirlemek için birden fazla deney yürütmesini karşılaştırın. 5.Fabric çalışma alanınızda eğitilmiş modellerinizi kaydedin ve versiyon edinin. 6. Tekrarlanabilir deneyleri sağlamak için temiz kodlama uygulamaları uygulayın. Ders, temel terminoloji ve kurulum ile başlar ve not defteri örnekleri ve model kayıtlarına geçmeden önce temel izleme kavramlarına rehberlik eder. Yazılı açıklamalar, net kod parçaları ve pratik senaryolar yoluyla öğreneceksiniz. Bu kurs, başlangıçcılar, umut verici veri bilimcileri ve MLflow veya Fabric'a yeni başlayan geliştiriciler için tasarlanmıştır, önceden deney izleme deneyimi gerekmez. Makine öğrenimi deneylerinizi organize etmeye başlayın ve bugün MLOps'ta sağlam bir temel oluşturun.