Data Preparation for Machine Learning - Portuguese BR

Bem-vindo ao Machine Learning com Databricks!

Este curso é sua porta de entrada para dominar fluxos de trabalho de machine learning no Databricks. Mergulhe na preparação de dados, desenvolvimento de modelos, implantação e operações, guiado por instrutores especializados. Aprenda habilidades essenciais para exploração de dados, treinamento de modelos e estratégias de implantação personalizadas para o Databricks. Ao final do curso, você terá o conhecimento e a confiança para navegar por todo o ciclo de vida de machine learning na plataforma Databricks, capacitando você a criar e implantar soluções robustas de machine learning com eficiência.

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Este curso guiará os participantes por meio de uma exploração de operações de machine learning no Databricks. Isso começará com uma introdução a operações modernas de machine learning como uma combinação de DevOps, DataOps e ModelOps, incluindo uma visão geral de cada componente. Em seguida, o curso abordará as arquiteturas recomendadas pelo Databricks e soluções para operações de machine learning. Isso se concentrará em recursos como MLOps Stacks, MLflow, Model Serving, Unity Catalog e Lakehouse Monitoring. Finalmente, a seção final do curso será um passo a passo prático de um projeto simples de operações de machine learning usando esses recursos, incluindo: uma fase inicial de desenvolvimento, uma fase de preparação e uma fase de produção. Ao final deste curso, os alunos estarão familiarizados com o fluxo de trabalho básico de operações ponta a ponta de machine learning no Databricks.

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Este curso foi desenvolvido para apresentar três estratégias primárias de implantação de machine learning e ilustrar a implementação de cada estratégia no Databricks. Após uma exploração dos fundamentos da implantação de modelos, o curso se aprofunda em inferência em lotes, oferecendo demonstrações práticas e laboratórios para utilizar um modelo em cenários de inferência em lotes, juntamente com considerações para otimização de desempenho. A segunda parte do curso cobre de forma abrangente o pipeline de implantação, enquanto o segmento final se concentra na implantação em tempo real. Os participantes vão participar de demonstrações práticas e laboratórios, implantando modelos com Model Serving e utilizando o endpoint de serviço para inferência em tempo real.

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