Machine Learning Model Development - Portuguese BR
Este curso abrangente oferece um guia prático para o desenvolvimento de modelos tradicionais de machine learning em Databricks, com ênfase em demonstrações práticas e fluxos de trabalho utilizando bibliotecas populares de ML. Os participantes irão explorar as principais técnicas de machine learning, incluindo regressão e agrupamento, aproveitando as poderosas capacidades do Databricks. O curso abrange a integração com o MLflow para o acompanhamento de modelos, o Databricks Feature Store para a gestão de recursos e o Optuna para o ajuste de hiperparâmetros. Além disso, os participantes aprenderão a acelerar o treino de modelos com o Databricks AutoML. No final do curso, os alunos terão competências práticas e aplicáveis ao mundo real para desenvolver, otimizar e implementar modelos de machine learning de forma eficiente no ambiente Databricks.
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No mínimo, você deve conhecer os itens a seguir antes de tentar aprender esse conteúdo:
• Conhecimento de conceitos fundamentais em machine learning (por exemplo, modelos de regressão versus classificação)
• Familiaridade com o Databricks Workspace e Notebooks
• Conhecimentos de nível intermédio de Python
• Conhecimentos básicos de bibliotecas de machine learning (por exemplo, scikit-learn)
• Familiaridade com Unity Catalog e MLflow é uma mais-valia
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