Microsoft Azure Databricks

Inhalte

• Einführung in Azure Databricks
• Den Workspace und Cluster bereitstellen
• Datenverwaltung mit Azure Databricks
• ML Modelle trainieren und auswerten
• Daten für Machine-Learning vorbereiten
• Das ML Modell trainieren und validieren
• Verwaltung von Models und Experiments
• Experimente mit Mlflow überwachen
• Modelle verwalten
• Integration von Databricks und Azure ML
• Tracking Experiments
• Deployment von Databricks Modellen

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