Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu bölüm, birçok popüler açık kaynak kitaplığını kullanarak makine öğrenmesi modellerini Azure Databricks eğitmeyi gösteren örnekler içerir.
Ayrıca AutoML kullanarak bir veri kümesini otomatik olarak model eğitimine hazırlar, scikit-learn ve XGBoost gibi açık kaynak kitaplıkları kullanarak bir dizi deneme gerçekleştirir ve kodu gözden geçirebilmeniz, yeniden oluşturabilmeniz ve değiştirebilmeniz için her deneme çalıştırması için kaynak kodu içeren bir Python not defteri oluşturur.
Makine öğrenmesi örnekleri
| Paket | Not defterleri | Özellikler |
|---|---|---|
| scikit-learn | Makine öğrenmesi eğitimi | Unity Kataloğu, sınıflandırma modeli, MLflow, Hyperopt ve MLflow ile otomatik hiper parametre ayarlama |
| scikit-learn | Uçtan uca örnek | Unity Kataloğu, sınıflandırma modeli, MLflow, Hyperopt ve MLflow ile otomatik hiper parametre ayarlama, XGBoost |
| MLlib | MLlib örnekleri | İkili sınıflandırma, karar ağaçları, GBT regresyonu, Yapılandırılmış Akış, özel transformatör |
| xgboost | XGBoost örnekleri | Python, PySpark ve Scala, tek düğüm iş yükleri ve dağıtılmış eğitim |
Hiper parametre ayarlama örnekleri
Azure Databricks hiper parametre ayarlama hakkında genel bilgi için bkz. Hyperparameter tuning.
Uyarı
Hyperopt'un açık kaynak sürümü artık korunmaz.
Hyperopt, 16.4 LTS ML sonrasında Machine Learning için Databricks Runtime'a dahil değildir. Azure Databricks, tek düğümlü iyileştirme için Optuna veya kullanım dışı bırakılan Hyperopt dağıtılmış hiper parametre ayarlama işlevine benzer bir deneyim için RayTune kullanılmasını önerir. Azure Databricks üzerinde RayTune kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin.
| Paket | Not Defteri | Özellikler |
|---|---|---|
| Optuna | Optuna kullanmaya başlama | Optuna, dağıtık Optuna, scikit-learn, MLflow |
| Hyperopt | Dağıtılmış Hyperopt | Dağıtılmış hyperopt, scikit-learn, MLflow |
| Hyperopt | Modelleri karşılaştırma | Farklı model türleri için hiper parametre alanında aynı anda arama yapmak için dağıtılmış hyperopt kullanma |
| Hyperopt | Dağıtılmış eğitim algoritmaları ve hyperopt | Hyperopt, MLlib |
| Hyperopt | Hyperopt en iyi uygulamaları | Farklı boyutlardaki veri kümeleri için en iyi yöntemler |