Ottimizzare gli iperparametri con Azure Databricks
In Azure Databricks è possibile automatizzare il processo di ottimizzazione degli iperparametri per identificare più facilmente il modello migliore.
Obiettivi di apprendimento
Dopo avere completato questo modulo, si sarà in grado di:
- Comprendere l'ottimizzazione degli iperparametri e il relativo ruolo nel Machine Learning.
- Comprendere come usare i due strumenti open source, MLflow automatizzato e Hyperopt, per automatizzare il processo di selezione del modello e ottimizzazione degli iperparametri.
Prerequisiti
Prima di iniziare questo modulo, è necessario avere familiarità con l'uso di Python per eseguire il training dei modelli di Machine Learning in Azure Databricks.