Curs de pregatire Machine Learning cu Azure Databricks pentru domeniul financiar

Introducere în ML în serviciile financiare

• Prezentare generală a cazurilor de utilizare ML financiare comune
• Beneficiile și provocările ML în industriile reglementate
• Prezentare generală a ecosistemului Azure Databricks

Pregătirea datelor financiare pentru ML

• Ingestia datelor din Azure Data Lake sau baze de date
• Curățarea datelor, feature engineering și transformare
• Analiza exploratorie a datelor (EDA) în notebook-uri

Antrenarea și evaluarea modelelor ML

• Împărțirea datelor și selectarea algoritmilor ML
• Antrenarea modelelor de regresie și clasificare
• Evaluarea performanței modelului cu metrici financiare

Gestionarea modelelor cu MLflow

• Urmărirea experimentelor cu parametri și metrici
• Salvarea, înregistrarea și versionarea modelelor
• Reproductibilitatea și compararea rezultatelor modelelor

Implementarea și servirea modelelor ML

• Împachetarea modelelor pentru inferență batch sau în timp real
• Servirea modelelor prin API-uri REST sau endpoint-uri Azure ML
• Integrarea predicțiilor în dashboard-uri financiare sau alerte

Monitorizarea și reantrenarea pipeline-urilor

• Programarea reantrenării periodice a modelelor cu date noi
• Monitorizarea derivei datelor și acurateței modelului
• Automatizarea fluxurilor de lucru end-to-end cu Databricks Jobs

Parcurgerea unui caz de utilizare: scorarea riscului financiar

• Construirea unui model de scor de risc pentru cereri de împrumut sau credit
• Explicarea predicțiilor pentru transparență și conformitate
• Implementarea și testarea modelului într-un cadru controlat