Introducción a scikit: Aprenda en Azure Databricks

Este tutorial de 10 minutos está diseñado como una introducción al aprendizaje automático en los bricks de los mismos. Usa algoritmos del popular paquete de aprendizaje automático scikit-Learn junto con MLflow para realizar un seguimiento del proceso de desarrollo de modelos y Hyperopt para automatizar la optimización de hiperparámetros.

Requisitos

Databricks Runtime 7,0 ML o superior.

Cuadernos de ejemplo

Si usa Databricks Runtime 7,3 LTS ML o superior, los bricks de los mismos recomiendan el uso del registro automático de MLflow, que se muestra en este cuaderno.

Introducción al cuaderno de registro de scikit-Learn y MLflow

Obtener el cuaderno

Puede usar el cuaderno siguiente con Databricks Runtime 7,0 ML o superior. Este cuaderno usa el registro MLflow manual para realizar el seguimiento del desarrollo del modelo.

Introducción a scikit-Learn Notebook

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