Tutorial: Modelos de ML completos no Azure Databricks

O aprendizado de máquina no mundo real é confuso. As fontes de dados contêm valores ausentes, incluem linhas redundantes ou podem não caber na memória. A engenharia de recursos geralmente requer conhecimento de domínio e pode ser entediante. A modelagem muitas vezes mistura ciência de dados e engenharia de sistemas, exigindo não apenas conhecimento de algoritmos, mas também de arquitetura de máquinas e sistemas distribuídos.

O Azure Databricks simplifica esse processo. O bloco de anotações tutorial de 10 minutos a seguir mostra um exemplo completo de treinamento de modelos de aprendizado de máquina em dados tabulares.

Você pode importar este bloco de anotações e executá-lo você mesmo, ou copiar trechos de código e ideias para seu próprio uso.

Bloco de Notas

Se seu espaço de trabalho estiver habilitado para o Catálogo Unity, use esta versão do bloco de anotações:

Use scikit-learn com integração MLflow em Databricks (Unity Catalog)

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Se seu espaço de trabalho não estiver habilitado para o Catálogo Unity, use esta versão do bloco de anotações:

Use o scikit-learn com a integração MLflow no Databricks

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