Esercitazioni: Introduzione a ML
I notebook di questo articolo sono progettati per iniziare rapidamente a usare Machine Learning in Azure Databricks. È possibile importare ogni notebook nell'area di lavoro di Azure Databricks per eseguirli.
Questi notebook illustrano come usare Azure Databricks in tutto il ciclo di vita di Machine Learning, inclusi il caricamento e la preparazione dei dati; training del modello, ottimizzazione e inferenza; e la distribuzione e la gestione dei modelli. Illustrano anche strumenti utili come Hyperopt per l'ottimizzazione automatizzata degli iperparametri, il rilevamento di MLflow e l'assegnazione automatica dei tag per lo sviluppo di modelli e il Registro modelli per la gestione dei modelli.
notebook scikit-learn
Notebook | Requisiti | Funzionalità |
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Esercitazione su Machine Learning | Machine Learning di Databricks Runtime | Catalogo Unity, modello di classificazione, MLflow, ottimizzazione automatizzata degli iperparametri con Hyperopt e MLflow |
Esempio end-to-end | Machine Learning di Databricks Runtime | Catalogo Unity, modello di classificazione, MLflow, ottimizzazione automatizzata degli iperparametri con Hyperopt e MLflow, XGBoost |
Notebook MLlib di Apache Spark
Notebook | Requisiti | Funzionalità |
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Machine Learning con MLlib | Machine Learning di Databricks Runtime | Modello di regressione logistica, pipeline Spark, ottimizzazione automatizzata degli iperparametri tramite l'API MLlib |
Notebook di Deep Learning
Notebook | Requisiti | Funzionalità |
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Deep Learning con TensorFlow Keras | Machine Learning di Databricks Runtime | Modello di rete neurale, TensorBoard inline, ottimizzazione automatizzata degli iperparametri con Hyperopt e MLflow, autologging, ModelRegistry |
Commenti e suggerimenti
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