Luyện tập và theo dõi mô hình học máy với MLflow trong Fabric

Quản lý các thí nghiệm học máy có thể nhanh chóng trở nên hỗn loạn nếu không có một cách có hệ thống để theo dõi tham số, chỉ số và mô hình. Chương trình này dạy bạn cách đưa ra lệnh cho lưu lượng công việc khoa học dữ liệu của bạn bằng cách tận dụng MLflow bên trong môi trường Fabric. Bạn sẽ chuyển từ theo dõi thủ công sang một quy trình làm việc tự động, tái tạo, học cách đăng ký chạy, so sánh hiệu suất mô hình, và đăng ký các mô hình tốt nhất của bạn. Bạn sẽ học được: 1. Hiểu các khái niệm theo dõi học máy cơ bản và kiến trúc MLflow. 2. Cấu hình các sổ tay Fabric để ghi các tham số, thước đo, và đồ tạo tác. 3. huấn luyện mô hình học máy và theo dõi hiệu suất của chúng. 4. So sánh nhiều thí nghiệm để xác định cấu hình hoạt động tốt nhất. 5. Đăng ký và phiên bản các mô hình được đào tạo trong không gian làm việc Fabric. 6. áp dụng các thực hành mã hóa sạch để đảm bảo các thí nghiệm tái tạo. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ và cài đặt cơ bản, hướng dẫn bạn qua các khái niệm theo dõi cơ bản trước khi chuyển sang ví dụ về notebook và đăng ký mô hình. Bạn sẽ học qua các giải thích bằng văn bản, đoạn mã rõ ràng và các kịch bản thực tế. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu tham vọng, và các nhà phát triển mới đến MLflow hoặc Fabric, không cần kinh nghiệm theo dõi thí nghiệm trước đó. Bắt đầu tổ chức các thí nghiệm học máy của bạn và xây dựng một nền tảng vững chắc trong MLOps hôm nay.