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Esta seção inclui exemplos que mostram como treinar modelos de aprendizado de máquina no Azure Databricks usando muitas bibliotecas de código aberto populares.
Você também pode usar o Mosaic AutoML, que prepara automaticamente um conjunto de dados para treinamento de modelos, executa um conjunto de testes usando bibliotecas de código aberto, como scikit-learn e XGBoost, e cria um bloco de anotações Python com o código-fonte para cada execução de avaliação para que você possa revisar, reproduzir e modificar o código.
Pacote | Caderno(s) | Funcionalidades |
---|---|---|
scikit-learn | Tutorial de aprendizado de máquina | Unity Catalog, modelo de classificação, MLflow, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow |
scikit-learn | Exemplo de ponta a ponta | Unity Catalog, modelo de classificação, MLflow, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow, XGBoost |
MLlib | Exemplos de MLlib | Classificação binária, árvores de decisão, regressão GBT, Structured Streaming, transformador personalizado |
xgboost | Exemplos de XGBoost | Python, PySpark e Scala, cargas de trabalho de nó único e treinamento distribuído |
Para obter informações gerais sobre o ajuste de hiperparâmetros no Azure Databricks, consulte Ajuste de hiperparâmetros.
Pacote | Bloco de Notas | Funcionalidades |
---|---|---|
Optuna | Introdução ao Optuna | Optuna, distribuído Optuna, scikit-learn, MLflow |
Hyperopt | Hiperoptia distribuída | Hiperopta distribuída, scikit-learn, MLflow |
Hyperopt | Comparar modelos | Use a hiperopção distribuída para pesquisar espaço de hiperparâmetro para diferentes tipos de modelo simultaneamente |
Hyperopt | Algoritmos de treinamento distribuído e hiperopta | Hiperoptia, MLlib |
Hyperopt | Práticas recomendadas de hiperoptia | Práticas recomendadas para conjuntos de dados de tamanhos diferentes |
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