Tutoriels : Prise en main du ML
Les notebooks de cet article sont conçus pour vous aider à démarrer rapidement avec le Machine Learning sur Azure Databricks. Vous pouvez importer chaque notebook dans votre espace de travail Azure Databricks pour l’exécuter.
Ces notebooks montrent comment utiliser Azure Databricks tout au long du cycle de vie du Machine Learning, notamment le chargement et la préparation des données, l’entraînement, le réglage et l’inférence des modèles, ainsi que le déploiement et la gestion des modèles. Ils décrivent également des outils utiles tels que Hyperopt pour le réglage automatisé des hyperparamètres, le suivi de MLflow et la journalisation automatique pour le développement de modèles, ainsi que le registre de modèles pour la gestion des modèles.
Notebooks scikit-learn
Notebook | Spécifications | Fonctionnalités |
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Didacticiel de Machine Learning | Databricks Runtime ML | Unity Catalog, modèle de classification, MLflow, optimisation automatisée des hyperparamètres avec Hyperopt et MLflow |
Exemple de bout en bout | Databricks Runtime ML | Unity Catalog, modèle de classification, MLflow, optimisation automatisée des hyperparamètres avec Hyperopt et MLflow, XGBoost |
Notebook Apache Spark MLlib
Notebook | Spécifications | Fonctionnalités |
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Machine Learning avec MLlib | Databricks Runtime ML | Modèle de régression logistique, pipeline Spark, réglage automatisé des hyperparamètres avec l’API MLlib |
Notebook Deep Learning
Notebook | Spécifications | Fonctionnalités |
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Deep Learning avec TensorFlow Keras | Databricks Runtime ML | Modèle de réseau neuronal, TensorBoard inline, réglage automatisé des hyperparamètres avec Hyperopt et MLflow, journalisation automatique, registre de modèles |
Commentaires
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