البرامج التعليمية: بدء استخدام التعلم الآلي

تم تصميم دفاتر الملاحظات في هذه المقالة لتبدأ بسرعة في التعلم الآلي على Azure Databricks. يمكنك استيراد كل دفتر ملاحظات إلى مساحة عمل Azure Databricks لتشغيلها.

توضح دفاتر الملاحظات هذه كيفية استخدام Azure Databricks طوال دورة حياة التعلم الآلي، بما في ذلك تحميل البيانات وإعدادها؛ تدريب النموذج والضبط والاستدلال؛ ونشر النموذج وإدارته. كما أنها توضح أدوات مفيدة مثل Hyperopt لضبط hyperparameter التلقائي وتتبع MLflow والتدوين التلقائي لتطوير النموذج وسجل النموذج لإدارة النموذج.

دفاتر ملاحظات scikit-learn

دفتر الملاحظات	المتطلبات	الميزات
البرنامج التعليمي للتعلم الآلي	التعلم الآلي من وقت تشغيل Databricks	كتالوج Unity، نموذج التصنيف، MLflow، ضبط hyperparameter التلقائي مع Hyperopt وMLflow
مثال شامل	التعلم الآلي من وقت تشغيل Databricks	كتالوج Unity، نموذج التصنيف، MLflow، ضبط hyperparameter التلقائي مع Hyperopt وMLflow، XGBoost

دفتر ملاحظات Apache Spark MLlib

دفتر الملاحظات	المتطلبات	الميزات
التعلم الآلي باستخدام MLlib	التعلم الآلي من وقت تشغيل Databricks	نموذج الانحدار اللوجستي، البنية الأساسية لبرنامج ربط العمليات التجارية Spark، ضبط hyperparameter التلقائي باستخدام واجهة برمجة تطبيقات MLlib

دفتر ملاحظات التعلم العميق

دفتر الملاحظات	المتطلبات	الميزات
التعلم العميق باستخدام TensorFlow Keras	التعلم الآلي من وقت تشغيل Databricks	نموذج الشبكة العصبية، TensorBoard المضمن، ضبط hyperparameter التلقائي مع Hyperopt وMLflow، التسجيل التلقائي، ModelRegistry