Yapay zeka ve makine öğrenmesi öğreticileri

Başlamak için bu eğitimlerden birini deneyin. Bu not defterlerini Databricks çalışma alanınıza aktarabilirsiniz.

Kılavuz	Açıklama
Klasik ML	Databricks'te klasik ML modelini eğitmeye yönelik uçtan uca örnek.
scikit-learn	Makine öğrenmesi modellerini eğitmek için makine öğrenmesi için en popüler Python kitaplıklarından birini kullanın.
MLlib	Apache Spark makine öğrenmesi kitaplığını kullanma örnekleri.
PyTorch kullanarak derin öğrenme	PyTorch kullanarak Databricks'te derin öğrenme modelini eğitmeye yönelik uçtan uca örnek.
TensorFlow	TensorFlow, CPU'lar, GPU'lar ve GPU kümeleri üzerinde derin öğrenme ve sayısal hesaplamaları destekleyen bir açık kaynak çerçevedir.
Mozaik AI Modeli Hizmet Verme	Mozaik AI Model Sunumu'nu kullanarak klasik ML modelini dağıtın ve sorgulayın.
Temel model API'leri	Temel model API'leri, doğrudan Databricks çalışma alanından kullanılabilen uç noktalardan popüler temel modellerine erişim sağlar.
Ajans Çerçevesi Hızlı Başlangıç	Bir aracı oluşturmak, aracıya bir araç eklemek ve aracıyı sunan bir Databricks modeli uç noktasına dağıtmak için Mozaik AI Aracısı Çerçevesi'ni kullanın.
GenAI uygulamasını izleme	Bir uygulamanın yürütme akışını her adımda görünürlükle izleyin.
GenAI uygulamasını değerlendirme	GenAI uygulaması oluşturmak, izlemek ve değerlendirmek için MLflow 3 kullanın.
İnsan Geri Bildirimi Hızlı Başlangıç Kılavuzu	Son kullanıcı geri bildirimlerini toplayın ve GenAI uygulamanızın kalitesini değerlendirmek için bu geri bildirimi kullanın.
Alma aracısı oluşturmak, değerlendirmek ve dağıtmak	Alma ile araçları birleştiren bir yapay zeka aracısı oluşturun.
OpenAI modellerini sorgulama	OpenAI modellerini sorgulamak için bir dış model uç noktası oluşturun.