استخدام التعليمات البرمجية لتشغيل تجربة AutoML

  • 3 دقائق

إذا كنت ترغب في تشغيل تجربة AutoML كجزء من عملية عمليات التعلم الآلي التلقائي (ML Ops)، يمكنك كتابة التعليمات البرمجية لتكوين تجربة AutoML وبدءها.

توفر Th AutoML API مكتبة Python التي يمكنك استخدامها لتشغيل تجارب AutoML للتصنيف والانحدار والتنبؤ. لتكوين التفاصيل المحددة لتجربة AutoML، يجب كتابة التعليمات البرمجية التي تستخدم أسلوب classifyأو regressأو forecast حسب الاقتضاء مع المعلمات الخاصة باحتياجاتك المحددة.

على سبيل المثال، تقوم التعليمات البرمجية التالية بتشغيل تجربة AutoML للتصنيف.

from databricks import automl

# Get the training data
train_df = spark.sql("SELECT * FROM penguins")

# Configure and initiate the AutoML experiment
summary = automl.classify(train_df, target_col="Species",
                          primary_metric="precision", timeout_minutes=5)

# Get the best model
model_uri = summary.best_trial.model_path

بقشيش

لمزيد من المعلومات حول استخدام واجهة برمجة تطبيقات AutoML، راجع تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام Azure Databricks AutoML Python API في وثائق Azure Databricks.