Machine Learning Model Development - Portuguese BR
Este curso abrangente fornece um guia prático para o desenvolvimento de modelos tradicionais de machine learning no Databricks, com ênfase em demonstrações práticas e workflows utilizando bibliotecas populares de ML. Os participantes irão explorar técnicas-chave de ML, incluindo regressão e clustering, aproveitando as poderosas capacidades do Databricks. O curso abrange a integração com MLflow para acompanhamento de modelos, o Databricks Feature Store para gerenciamento de recursos, e o Optuna para ajuste de hiperparâmetros. Além disso, os participantes aprenderão como acelerar o desenvolvimento de modelos com o Genie Code, o assistente de codificação baseado em IA do Databricks, que utiliza linguagem natural, conexões MCP, instruções e habilidades para guiar o ciclo de vida completo de ML. Ao final do curso, os participantes terão habilidades práticas e aplicáveis ao mundo real para desenvolver, otimizar e implantar modelos de machine learning de forma eficiente no ambiente Databricks.
Nota: A Databricks Academy está fazendo a transição para um formato baseado em notebooks para as sessões em sala de aula dentro do ambiente Databricks, descontinuando o uso de apresentações de slides para as aulas. Você pode acessar os notebooks de aula no ambiente de laboratório do Vocareum.
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No mínimo, você deve conhecer os itens a seguir antes de tentar aprender esse conteúdo:
• Familiaridade com o Databricks Data Intelligence Platform e operações básicas de workspace (criar clusters, executar código em notebooks, usar operações básicas de notebook, importar repos do Git)
• Experiência intermediária em programação com Python, incluindo bibliotecas de manipulação de dados (Pandas, NumPy) e trabalho com APIs (databricks-sdk, endpoints REST)
• Conhecimento básico de MLflow para acompanhamento de experimentos, registro de modelos, operações de registro de modelo e versionamento de modelos
• Compreensão dos fundamentos de machine learning, incluindo treinamento de modelos, avaliação, inferência em lotes e conceitos de implantação em tempo real
• Experiência intermediária com Unity Catalog para governança de dados e gerenciamento de registro de modelo
• Familiaridade básica com conceitos de Engenharia de Recursos, incluindo tabelas de recursos, pesquisas de recursos e armazenamentos de recursos offline versus online
• Compreensão das operações do Delta Lake (criar tabelas, realizar atualizações, otimizar arquivos e liquid clustering) e técnicas de otimização de armazenamento de dados
• Conhecimento básico de Apache Spark e PySpark para processamento distribuído de dados e Funções Definidas pelo Usuário (UDFs)
Outline
Fluxo de Trabalho de Desenvolvimento de Modelos
• Desenvolvimento de Modelos e MLflow
• Avaliando o Desempenho do Modelo
• Demonstração: Aprendizado Supervisionado
• Demonstração: Aprendizado Não Supervisionado
• Demonstração: Acompanhamento de Modelos com MLflow
• Laboratório: Acompanhamento do Desenvolvimento de Modelos com MLflow
Ajuste de Hiperparâmetros
• Fundamentos de Ajuste de Hiperparâmetros
• Demonstração: Ajuste de Hiperparâmetros com Optuna
• Laboratório: Ajuste de Hiperparâmetros com Optuna
Machine Learning Agêntico
• Introdução ao Código do Genie
• Demonstração: Desenvolvimento de Modelos com Genie Code
• Laboratório: Genie Code for ML
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