Didacticiel de Machine LearningMachine learning tutorial

Notes

Databricks Runtime ML est un outil complet pour le développement et le déploiement de Machine Learning modèles avec Azure Databricks.Databricks Runtime ML is a comprehensive tool for developing and deploying machine learning models with Azure Databricks. Il comprend les bibliothèques de Machine Learning et d’apprentissage approfondi les plus populaires, ainsi que MLflow, une API de plateforme machine learning pour le suivi et la gestion du cycle de vie des machine learning de bout en bout.It includes the most popular machine learning and deep learning libraries, as well as MLflow, a machine learning platform API for tracking and managing the end-to-end machine learning lifecycle. Pour plus d’informations , consultez machine learning et Deep Learning .See Machine learning and deep learning for details.

Apache Spark Machine Learning Library (MLlib) permet aux scientifiques des données de se concentrer sur leurs problèmes de données et leurs modèles au lieu de résoudre les complexités entourant les données distribuées (telles que l’infrastructure, les configurations, etc.).The Apache Spark machine learning library (MLlib) allows data scientists to focus on their data problems and models instead of solving the complexities surrounding distributed data (such as infrastructure, configurations, and so on). Le bloc-notes du didacticiel vous guide tout au long des étapes de chargement et de prétraitement des données, d’apprentissage d’un modèle à l’aide d’un algorithme MLlib, d’évaluation des performances du modèle, du réglage du modèle et de la préparation des prédictions.The tutorial notebook takes you through the steps of loading and preprocessing data, training a model using an MLlib algorithm, evaluating model performance, tuning the model, and making predictions. Il illustre également l’utilisation de pipelines MLlib et de la plateforme MLflow Machine Learning.It also illustrates the use of MLlib pipelines and the MLflow machine learning platform.

NotebookNotebook

Utilisez le bloc-notes qui correspond à la version de Databricks Runtime sur votre cluster.Use the notebook that corresponds to the Databricks Runtime version on your cluster. Pour plus d’exemples Machine Learning, consultez machine learning et Deep Learning.For more machine learning examples, see Machine learning and deep learning.

Prise en main du bloc-notes MLlib (Databricks Runtime 7,0 et versions ultérieures)Get started with MLlib notebook (Databricks Runtime 7.0 and above)

Obtenir le notebookGet notebook

Prise en main du bloc-notes MLlib (Databricks Runtime 5,5 LTS ou 6. x)Get started with MLlib notebook (Databricks Runtime 5.5 LTS or 6.x)

Obtenir le notebookGet notebook