Tutoriais: introdução ao Machine Learning

Os notebooks deste artigo foram criados para ajudar você a começar rapidamente a usar o machine learning no Azure Databricks. Você pode importar cada notebook para o seu workspace do Azure Databricks para executá-los.

Esses notebooks ilustram como usar o Azure Databricks em todo o ciclo de vida de machine learning, incluindo o carregamento e a preparação de dados; o treinamento, o ajuste e a inferência de modelo; e a implantação e o gerenciamento de modelo. Eles também demonstram ferramentas úteis como o Hyperopt para o ajuste automatizado de hiperparâmetro, o rastreamento do MLflow e o log automático para o desenvolvimento de modelos e o Registro de Modelo para o gerenciamento de modelos.

notebooks scikit-learn

Notebook	Requisitos	Recursos
Tutorial de aprendizado de máquina	Databricks Runtime ML	Modelo de classificação, MLflow, ajuste de hiperparâmetro automatizado com Hyperopt e MLflow
Exemplo de ponta a ponta	Databricks Runtime ML	Modelo de classificação, MLflow, ajuste de hiperparâmetro automatizado com Hyperopt e MLflow, XGBoost, Registro de Modelo, Fornecimento do Modelo

Notebook MLlib do Apache Spark

Notebook	Requisitos	Recursos
Machine learning com MLlib	Databricks Runtime ML	Modelo de regressão logística, pipeline do Spark, ajuste de hiperparâmetro automatizado usando a API MLlib

Notebook de aprendizado profundo

Notebook	Requisitos	Recursos
Aprendizado profundo com o TensorFlow Keras	Databricks Runtime ML	Modelo de rede neural, TensorBoard embutido, ajuste de hiperparâmetro automatizado com Hyperopt e MLflow, registro em log automatizado, ModelRegistry