أمثلة تدريب النموذج

يتضمن هذا القسم أمثلة توضح كيفية تدريب نماذج التعلم الآلي على Azure Databricks باستخدام العديد من المكتبات مفتوحة المصدر الشائعة.

يمكنك أيضا استخدام AutoML، الذي يقوم تلقائيا بإعداد مجموعة بيانات لتدريب النموذج، وتنفيذ مجموعة من التجارب باستخدام مكتبات مفتوحة المصدر مثل scikit-learn وXGBoost، وإنشاء دفتر ملاحظات Python مع التعليمات البرمجية المصدر لكل تشغيل تجريبي حتى تتمكن من مراجعة التعليمات البرمجية وإعادة إنتاجها وتعديلها.

أمثلة على التعلم الآلي

الحزمة	دفتر (دفاتر) الملاحظات	الميزات
scikit-learn	البرنامج التعليمي للتعلم الآلي	كتالوج Unity، نموذج التصنيف، MLflow، ضبط hyperparameter التلقائي مع Hyperopt وMLflow
scikit-learn	مثال شامل	كتالوج Unity، نموذج التصنيف، MLflow، ضبط hyperparameter التلقائي مع Hyperopt وMLflow، XGBoost
MLlib	أمثلة MLlib	التصنيف الثنائي، وأشجار القرار، وانحدار GBT، والتدفق المنظم، والمحول المخصص
xgboost	أمثلة XGBoost	Python وPySpark وSc scala وأحمال عمل العقدة الواحدة والتدريب الموزع

أمثلة ضبط المعلمات الفائقة

للحصول على معلومات عامة حول ضبط المعلمات الفائقة في Azure Databricks، راجع ضبط Hyperparameter.

الحزمة	دفتر الملاحظات	الميزات
Hyperopt	hyperopt الموزع	hyperopt الموزع، scikit-learn، MLflow
Hyperopt	مقارنة النماذج	استخدام hyperopt الموزع للبحث عن مساحة المعلمة الفائقة لأنواع نماذج مختلفة في وقت واحد
Hyperopt	خوارزميات التدريب الموزعة والتشغيل الفائق	Hyperopt, MLlib
Hyperopt	أفضل ممارسات Hyperopt	أفضل الممارسات لمجموعات البيانات من أحجام مختلفة