Shivam Sharma
TechScalable
UPPTÄCK, ANSLUT, VÄXA
Microsoft-reaktor
Gå med i Microsoft Reactor och kommunicera med startups och utvecklare live
Är du redo att komma igång med AI? Microsoft Reactor tillhandahåller evenemang, utbildning och communityresurser som hjälper startups, entreprenörer och utvecklare att bygga sin nästa verksamhet på AI-teknik. Följ med oss!
UPPTÄCK, ANSLUT, VÄXA
Microsoft-reaktor
Gå med i Microsoft Reactor och kommunicera med startups och utvecklare live
Är du redo att komma igång med AI? Microsoft Reactor tillhandahåller evenemang, utbildning och communityresurser som hjälper startups, entreprenörer och utvecklare att bygga sin nästa verksamhet på AI-teknik. Följ med oss!
Gå tillbaka
Build and Operate Machine Learning Solutions with Azure Databricks
29 mars, 2022 | 12:30 em - 1:30 em (UTC) Samordnad universell tid
- Format:
Livestream
Ämne: Molnutveckling
Språk: Engelska
Azure Databricks is a cloud-scale platform for data analytics and machine learning. In this workshop, you'll learn how to use Azure Databricks to explore, prepare, and model data and integrate with Azure Machine Learning.
The session will focus on Azure services and related products like Azure Machine Learning Service,Azure Databricks,Spark ML & MLflow
You will automate the process of hyperparameter tuning to identify the best model more easily.
Further Learning : https://aka.ms/AzureDatabricks-LM-29/3
Speaker : Shivam Sharma
Speaker BIO- Shivam is an author, cloud architect, speaker, and Co-Founder at TechScalable. Being passionate about ever evolving technology he works on Azure, GCP, Machine Learning, Kubernetes & DevOps. He is also a Microsoft Certified Trainer. He architects’ solutions on Cloud as well on-premises using wide array of platforms/technologies.
Social Handle
LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/shivam-sharma-9828a536/
Twitter - https://twitter.com/ShivamSharma_TS
Facebook - https://www.facebook.com/TSshivamsharma/
Förutsättningar
This session assumes that you have experience of using Python to explore data and train machine learning models with common open source frameworks, like Scikit-Learn, PyTorch, and TensorFlow. Consider completing the Create machine learning models learning path before starting this one.
Högtalare