أساسيات تعلم الآلة على Databricks

يعلمك هذا المقرر أساسيات استخدام Databricks لتنفيذ مشاريع تعلم الآلة بصورة عملية ومنهجية. تبدأ بتطبيق دورة حياة تعلم الآلة من البداية للنهاية: فهم المشكلة، تحضير البيانات وتحليلها، تقسيمها للتدريب والاختبار، وبناء نموذج أولي يمكن تحسينه تدريجيًا. ستتعرف على كيفية الاستفادة من بيئة العمل التعاونية في Databricks لتسريع الاستكشاف وتكرار التجارب. يركز المقرر على MLflow كأداة لتتبع التجارب وإدارة دورة حياة النموذج. ستتعلم تسجيل المعلمات والمقاييس والمخرجات، مقارنة النتائج بين التجارب، وحفظ النماذج بطريقة قابلة لإعادة الإنتاج. ثم تنتقل إلى إدارة النماذج عبر MLflow Model Registry: إصدار النماذج، إدارة المراحل (مثل staging وproduction)، وتوثيق القرارات المتعلقة بالنشر. وفي الجزء الأخير تتعرف على طرق نشر النماذج باستخدام Databricks Model Serving وكيفية التفكير في التشغيل: مراقبة الأداء، التعامل مع البيانات الجديدة، وتحديث النموذج بأمان. بنهاية المقرر ستكون قادرًا على بناء مسار تعلم آلة قابل للتشغيل داخل Databricks بشكل احترافي.

• تطبيق دورة حياة تعلم الآلة من التحضير حتى التقييم داخل Databricks
• استخدام Databricks وMLflow لتتبع التجارب وإدارة النتائج
• إدارة إصدارات النماذج عبر MLflow Model Registry
• نشر النماذج باستخدام Databricks Model Serving بصورة فعالة

• Basic familiarity with the topic and its common terminology
• Readiness to practice through applied exercises or case-based work