Megosztás a következőn keresztül:

Oktatóanyag: Teljes körű ML-modellek az Azure Databricksben

  • Cikk

A gépi tanulás a való világban rendetlen. Az adatforrások hiányzó értékeket tartalmaznak, redundáns sorokat tartalmaznak, vagy nem férnek el a memóriában. A szolgáltatásfejlesztéshez gyakran tartományi szakértelemre van szükség, és fárasztó is lehet. A modellezés túl gyakran keveri az adatelemzést és a rendszermérnökséget, ami nem csak az algoritmusok, hanem a gépi architektúra és az elosztott rendszerek ismeretét is igényli.

Az Azure Databricks leegyszerűsíti ezt a folyamatot. Az alábbi 10 perces oktatójegyzetfüzet egy végpontok közötti példát mutat be a gépi tanulási modellek táblázatos adatokon való betanítására.

Importálhatja és futtathatja a jegyzetfüzetet, vagy saját használatra másolhat kódrészleteket és ötleteket.

Jegyzetfüzet

Ha a munkaterület engedélyezve van a Unity Cataloghoz, használja a jegyzetfüzet ezen verzióját:

Scikit-learn használata MLflow-integrációval a Databricksben (Unity Catalog)

Jegyzetfüzet beszerzése

Ha a munkaterület nincs engedélyezve a Unity Catalogban, használja a jegyzetfüzet ezen verzióját:

Scikit-learn használata A Databricks MLflow-integrációjával

Jegyzetfüzet beszerzése