Introdução
Imagine que você é um cientista de dados para uma empresa que desenvolve um aplicativo para um laboratório de pesquisa de câncer. O aplicativo deve ser usado por pesquisadores que carregam uma imagem de tecido para determinar se é ou não um tecido saudável. Você é solicitado a treinar o modelo para detetar o câncer de mama em um grande banco de dados de imagens que contém exemplos de tecidos saudáveis e não saudáveis
Você está familiarizado com os notebooks Jupyter, que planeja usar para desenvolver o modelo. No entanto, você deseja treinar novamente periodicamente o modelo para criar um modelo de melhor desempenho que deve ser implantado para que os pesquisadores possam usar o modelo no aplicativo que estão usando.
Você aprenderá como acompanhar o treinamento de modelo em blocos de anotações com MLflow no Azure Machine Learning.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, irá saber como:
- Configurar o MLflow para uso em blocos de anotações
- Usar o MLflow para rastreamento de modelos em blocos de anotações