Příklady trénování modelů

Tato část obsahuje příklady, které ukazují, jak trénovat modely strojového učení na Azure Databricks pomocí mnoha oblíbených opensourcových knihoven.

Můžete také použít AutoML, který automaticky připraví datovou sadu pro trénování modelu, provede sadu zkušebních verzí pomocí opensourcových knihoven, jako jsou scikit-learn a XGBoost, a vytvoří Python poznámkový blok se zdrojovým kódem pro každé zkušební spuštění, abyste mohli kontrolovat, reprodukovat a upravovat kód.

Příklady strojového učení

Balíček	Poznámkové bloky	Funkce
scikit-learn	Kurz strojového učení	Katalog Unity, klasifikační model, MLflow, automatizované ladění hyperparametrů s Hyperoptem a MLflow
scikit-learn	Kompletní příklad	Katalog Unity, klasifikační model, MLflow, automatizované ladění hyperparametrů s Hyperopt a MLflow, XGBoost
MLlib	Příklady knihovny MLlib	Binární klasifikace, rozhodovací stromy, regrese GBT, strukturované streamování, vlastní transformátor
xgboost	Příklady XGBoost	Python, PySpark a Scala, úlohy s jedním uzlem a distribuované trénování

Příklady ladění hyperparametrů

Obecné informace o ladění hyperparametrů v Azure Databricks najdete v tématu Laděníhyperparametrů.

Poznámka:

Opensourcová verze Hyperoptu se už neudržuje.

Hyperopt není součástí modulu Databricks Runtime pro Machine Learning po 16.4 LTS ML. Azure Databricks doporučuje použít Optuna pro optimalizaci s jedním uzlem nebo RayTune pro podobné prostředí jako u zastaralé funkce ladění hyperparametrů distribuovaného Hyperoptu. Přečtěte si další informace o používání RayTune na Azure Databricks.

Balíček	Notebook	Funkce
Optuna	Začínáme s Optuna	Optuna, distributed Optuna, scikit-learn, MLflow
Hyperopt	Distribuovaný hyperopt	Distribuovaný hyperopt, scikit-learn, MLflow
Hyperopt	Porovnání modelů	Použití distribuovaného hyperoptu k vyhledání prostoru hyperparametrů pro různé typy modelů současně
Hyperopt	Distribuované trénovací algoritmy a hyperopt	Hyperopt, MLlib
Hyperopt	Osvědčené postupy pro Hyperopt	Osvědčené postupy pro datové sady různých velikostí