Machine Learning Model Development - Mandarin Chinese
本综合课程提供了一份在 Databricks 上开发传统机器学习模型的实用指南，重点介绍使用主流 ML 库进行实践演示和工作流程。学员将浏览关键 ML 技术，包括回归和集群化，同时充分利用 Databricks 的强大功能。课程涵盖用于模型追踪的 MLflow 集成、用于功能管理的 Databricks 特征存储，以及用于超参数调优的 Optuna。此外，学员还将学习如何借助 Genie Code 加速模型开发——这是 Databricks 的 AI 驱动编程助手，利用自然语言、MCP 连接、指令和技能来指南完整的 ML 生命周期。课程结束时，学员将具备在 Databricks 环境中高效开发、优化和部署机器学习模型的实际应用技能。
注意：
1. 这是 'Machine Learning with Databricks' 系列课程中的第二门课程。
2. 对于 SCORM 课程文件，请确保完成内容后关闭 SCORM 窗口。请勿点击 ‘Next Lesson’ 按钮，否则可能导致 SCORM 模块无法标记为已完成。
在尝试学习此内容之前，您至少应熟悉以下内容：
• 熟悉 Databricks Data Intelligence Platform 及基本工作区运营（创建集群、在笔记本中运行代码、使用基本笔记本操作、从 Git 导入 Repos）
• 具备中级 Python 编程经验，包括数据处理库（Pandas、NumPy）的使用及 APIs 调用（databricks-sdk、REST 端点）
• 了解 MLflow 的基本知识，涵盖实验追踪、模型日志记录、model registry 运营及模型版本管理
• 理解机器学习基础知识，包括模型训练、评估、批处理推理及实时部署概念
• 具备中级 Unity Catalog 使用经验，用于数据治理和 model registry 管理
• 基本了解特征工程概念，包括特征表、特征查找以及离线与在线特征存储的区别
• 理解 Delta Lake 操作（创建表、执行更新、优化文件及 liquid clustering）和数据存储优化技术
• 了解 Apache Spark 和 PySpark 的基本知识，用于分布式数据处理及用户自定义函数（UDF）
• 在 Databricks 上使用 scikit-learn 构建并评估有监督和无监督机器学习模型，针对回归、分类和集群化任务应用适当的指标。 • 实现 MLflow 以进行端到端实验追踪——记录参数、指标、模型和工件——并通过 Unity Catalog 管理模型版本。 • 利用 Databricks 特征存储加载建模数据集，并将特征查找集成到模型训练流水线中。 • 应用超参数优化技术——包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化——使用 Optuna 提升模型性能并以编程方式检索最佳运行模型。 • 评估传统 AutoML 的局限性，并说明 Genie Code 如何为完整 ML 生命周期提供更灵活、以自然语言驱动的替代方案。 • 使用 MCP 连接、指令和技能自定义并操作 Genie Code，通过自然语言执行探索性数据分析、模型开发和部署。
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