O que é AutoML?
O Databricks AutoML ajuda você a aplicar automaticamente o aprendizado de máquina a um conjunto de dados. Você fornece o conjunto de dados e identifica o destino de previsão, enquanto o AutoML prepara o conjunto de dados para o treinamento do modelo. Em seguida, o AutoML executa e registra um conjunto de avaliações que cria, ajusta e avalia vários modelos. Após a avaliação do modelo, o AutoML exibe os resultados e fornece um bloco de anotações Python com o código-fonte de cada execução de avaliação para que você possa revisar, reproduzir e modificar o código. O AutoML também calcula estatísticas resumidas em seu conjunto de dados e salva essas informações em um bloco de anotações que você pode revisar mais tarde.
Você pode usar o Databricks AutoML para problemas de regressão, classificação e previsão. Saiba mais sobre como funciona o Azure Databricks AutoML.
Requerimentos
- Databricks Runtime 9.1 ML ou superior. Para a versão de disponibilidade geral (GA), Databricks Runtime 10.4 LTS ML ou superior.
- Para previsão de séries temporais, Databricks Runtime 10.0 ML ou superior.
- Com o Databricks Runtime 9.1 LTS ML e superior, o AutoML depende do pacote, que contém componentes que são úteis fora do
databricks-automl-runtimeAutoML e também ajuda a simplificar os notebooks gerados pelo treinamento AutoML.databricks-automl-runtimeestá disponível no PyPI.
- Nenhuma biblioteca adicional além daquelas pré-instaladas no Databricks Runtime for Machine Learning deve ser instalada no cluster.
- Qualquer modificação (remoção, upgrades ou downgrades) em versões de bibliotecas existentes resulta em falhas de execução devido a incompatibilidade.
- O AutoML não é compatível com clusters de modo de acesso compartilhado.
- Para usar o Unity Catalog com AutoML, o modo de acesso ao cluster deve ser Usuário Único e você deve ser o usuário único designado do cluster.