Co je AutoML?
Databricks AutoML pomáhá automaticky aplikovat strojové učení na datovou sadu. Zadáte datovou sadu a identifikujete cíl předpovědi, zatímco AutoML připraví datovou sadu na trénování modelu. AutoML pak provede a zaznamená sadu pokusů, které vytváří, ladí a vyhodnocuje více modelů. Po vyhodnocení modelu autoML zobrazí výsledky a poskytne poznámkový blok Pythonu se zdrojovým kódem pro každé zkušební spuštění, abyste mohli kód zkontrolovat, reprodukovat a upravit. AutoML také vypočítá souhrnné statistiky datové sady a uloží tyto informace do poznámkového bloku, který si můžete prohlédnout později.
Databricks AutoML můžete použít k problémům s regresí, klasifikací a prognózou. Přečtěte si další informace o tom, jak Azure Databricks AutoML funguje.
Požadavky
- Databricks Runtime 9.1 ML nebo novější Pro obecnou verzi (GA) databricks Runtime 10.4 LTS ML nebo vyšší.
- Pro prognózování časových řad databricks Runtime 10.0 ML nebo vyšší.
- S modulem Databricks Runtime 9.1 LTS ML a novějším závisí AutoML na
databricks-automl-runtime
balíčku, který obsahuje komponenty, které jsou užitečné mimo AutoML, a také pomáhá zjednodušit poznámkové bloky generované trénováním AutoML.databricks-automl-runtime
je k dispozici na PyPI.
- V clusteru by se neměly instalovat žádné další knihovny, které jsou předinstalované v prostředí Databricks Runtime pro machine Učení.
- Jakékoli změny (odebrání, upgrady nebo downgrady) na stávající verze knihoven způsobí selhání spuštění kvůli nekompatibilitě.
- AutoML není kompatibilní s clustery režimu sdíleného přístupu.
- Pokud chcete používat katalog Unity s AutoML, musí být režim přístupu ke clusteru jeden uživatel a musíte být určeným jediným uživatelem clusteru.