分散ハイパー opt + 自動 mlflow 追跡を使用したモデル検索 Model Search using Distributed Hyperopt + Automated MLflow Tracking

このノートブックでは、複数のモデルのハイパーパラメーターをチューニングして、全体的に最適なモデルに到達する方法を示します。This notebook demonstrates how to tune the hyperparameters for multiple models and arrive at a best model overall. Naive Bayes と Support Vector Machines (SVM) という2つのモデルの種類から選択するために、SparkTrials で Hyperopt を使用します。It uses Hyperopt with SparkTrials to select between two model types: Naive Bayes and Support Vector Machines (SVM). Hyperopt では、モデルの種類ごとに、ハイパーパラメーターの別のセットを検索できます。For each model type, Hyperopt can search over a different set of hyperparameters.

Distributed Hyperopt + 自動 MLflow 追跡 notebook を使用したモデル検索Model search using distributed Hyperopt + automated MLflow tracking notebook

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