Model geliştirmeyi keşfetme

Tamamlandı

Makine öğrenmesi modelleri geliştirmeye ve eğitmeye başladığınızda, güçlü veri işleme özellikleri ve işbirliği ortamı sağladığı için Azure Databricks'i kullanabilirsiniz.

İlk olarak Azure Databricks'te model geliştirme ve eğitim sırasında size yardımcı olan özellikleri inceleyelim. Ardından, sizin ve ekibinizin verimli bir şekilde çalışmasına ve işbirliği yapmasına yardımcı olan bazı özellikleri keşfedebilirsiniz.

Azure Databricks ile makine öğrenmesi modelleri geliştirme

Model geliştirme sırasında Azure Databricks'te bulunan çeşitli özellikleri kullanarak şunları yapabilirsiniz:

• Algoritma seçimini ve hiper parametre ayarlamayı otomatikleştirin.
• Model eğitim denemelerini izleyin.
• Makine öğrenmesi modellerini yönetme.
• Model performansını ve doğruluğunu değerlendirme.
• Modelinizi dağıtın ve tümleştirin.

Şimdi bu özelliklerin her birini inceleyelim.

Algoritma seçimini otomatikleştirme

Geliştirme sırasında, hangi yapılandırmanın en iyi makine öğrenmesi modeline neden olduğunu anlamak için farklı algoritmalar ve hiper parametrelerle denemeler yapmak istiyorsunuz.

Algoritma seçimini, hiper parametre ayarlamayı ve model değerlendirmeyi hızlı ve kolay bir şekilde otomatikleştirmek için Otomatik Makine Öğrenmesi'ni (AutoML) kullanabilirsiniz.

AutoML, model geliştirme sürecini basitleştirir ve sonuçları yorumlamaya ve veri odaklı karar almaya odaklanmanızı sağlar.

İpucu

Azure Databricks AutoML hakkında daha fazla bilgi edinin.

Hiper parametre ayarlaması gerçekleştirme

Hiper parametre ayarlama, makine öğrenmesi modellerini iyileştirmede kritik bir adımdır ve Azure Databricks bu süreci kolaylaştıracak araçlar sağlar.

Sizin için otomatik olarak hiper parametre ayarlaması yapmak için AutoML'yi kullanmanın yanında, farklı hiper parametre yapılandırmalarını verimli bir şekilde keşfetmek ve en iyi performansa sahip modelleri belirlemek için Hyperopt'u da kullanabilirsiniz.

İpucu

Azure Databricks'te hiper parametre ayarlama hakkında daha fazla bilgi edinin.

Hiper parametre ayarlaması aracılığıyla model eğitimini iyileştirerek model doğruluğunu ve performansını geliştirebilirsiniz.

Denemelerle model eğitimini izleme

Azure Databricks'te scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi popüler çerçeveleri kullanarak makine öğrenmesi modellerini eğitebilir ve değerlendirebilirsiniz.

Ayrıca modelleri dağıtılmış bilgi işlem kümesinde eğiterek büyük veri kümeleri veya yoğun işlem kullanan algoritmalar kullandığınızda eğitim süresini önemli ölçüde azaltabilirsiniz.

Modelleri daha etkili bir şekilde geliştirmek için, makine öğrenmesi yaşam döngüsünün tamamını yönetmeye yönelik açık kaynak bir çerçeve olan MLflow ile tümleştirme yoluyla denemeleri kullanarak eğittiğiniz modelleri izleyebilirsiniz.

MLflow, geliştirme süreci boyunca yeniden üretilebilirlik ve işbirliği sağlayarak denemeleri izlemeye, kod paketlemeye ve modelleri paylaşmaya yönelik işlevler sağlar.

Deneme, tüm girişler ve çıkışlar dahil olmak üzere model eğitim iş yükünüzü yeniden oluşturmak için gerekli tüm meta verileri içerir. Çıkışlar, modelin bu denemenin performansını değerlendirmek için çeşitli ölçümler ve görselleştirmeler içerebilir. Model eğitimini izlediğinizde, gereksinimlerinize en uygun modeli bulmak için farklı yapılandırmaları kullanarak eğittiğiniz farklı modelleri kolayca karşılaştırabilirsiniz.

İpucu

Azure Databricks'te makine öğrenmesi yaşam döngüsü yönetimi için MLflow kullanma hakkında daha fazla bilgi edinin.

Azure Databricks'te verimli bir şekilde çalışma ve işbirliği yapma

Makine öğrenmesi iş yüklerinin uçtan uca yaşam döngüsü için Azure Databricks'i kullandığınızda, daha verimli çalışmanızı ve işbirliği yapmanızı sağlayan çeşitli özelliklerden yararlanabilirsiniz.

Çalışma alanında kod üzerinde işbirliği yapma

Azure Databricks, veri bilimcilerinin ve mühendislerin birleşik bir ortamda birlikte çalışabileceği işbirliğine dayalı bir çalışma alanı sunar.

Platform Python, R, Scala ve SQL gibi çeşitli programlama dillerini destekler ve sizin ve ekip üyelerinizin tercih ettiğiniz araçları ve dilleri kullanmasına olanak sağlar. İş birliği ortamı, not defterlerini, görselleştirmeleri ve içgörüleri paylaşabildiğiniz için üretkenliği artırır ve ekip çalışmasını teşvik eder.

Kodunuzu sürüm denetimiyle yönetme

Sürüm denetimini kullanmak, kodunuzda yapılan değişiklikleri yönetmek ve ekibinizle işbirliği yapmak için gereklidir.

Azure Databricks , Git ile tümleştirerek not defterlerinizi ve betiklerinizi sürümlemenizi sağlar. Databricks çalışma alanınızı bir Git deposuna bağlayarak değişiklikleri izleyebilir, önceki sürümlere geri dönebilir ve ekibinizle daha etkili bir şekilde işbirliği yapabilirsiniz.

Azure Databricks'te Git tümleştirmesini ayarlamak için:

1. Git deposuna bağlanma: Databricks çalışma alanınızda git sağlayıcınıza User Settings gidin ve git sağlayıcınızı yapılandırın (örneğin, GitHub, GitLab, Bitbucket). Git kimlik bilgilerinizle kimlik doğrulaması yapıp deponuza bağlanın.
2. Depo kopyalama: Bir depoyu çalışma alanınıza kopyalamak için Databricks kullanıcı arabirimini kullanın. Depoya kopyalama, kod üzerinde doğrudan Databricks içinde çalışmanıza ve değişiklikleri depoya geri işlemenize olanak tanır.
3. Değişiklikleri işleme ve gönderme: Not defterlerinizde veya betiklerinizde değişiklik yaptıktan sonra, değişikliklerinizi işlemek ve uzak depoya göndermek için Git tümleştirmesini kullanın. Git tümleştirmelerini kullanmak, çalışmanızın sürüme dönüştürülmesini ve yedeklendiğinden emin olur.

İpucu

Databricks Git klasörleriyle Git tümleştirmesi hakkında daha fazla bilgi edinin.

Sürekli Tümleştirme ve Sürekli Dağıtım Uygulama (CI/CD)

Azure Databricks, makine öğrenmesi modelleri için CI/CD uygulamalarını destekleyerek modellerin dağıtımını ve izlenmesini otomatikleştirmenizi sağlar. Azure DevOps ve GitHub Actions gibi araçlarla tümleştirerek modellerin sürekli test edilmesini, doğrulanmasını ve güncelleştirilmesini sağlayan otomatik işlem hatları uygulayabilirsiniz. Bu özellik, üretim ortamlarındaki modellerin doğruluğunu ve güvenilirliğini korumak için gereklidir.

Azure Databricks, model geliştirme ve eğitim için kapsamlı ve ölçeklenebilir bir platform sağlar. İşbirliğine dayalı çalışma alanı, gelişmiş veri işleme özellikleri ve diğer Azure hizmetleriyle sorunsuz tümleştirmesi, yüksek performanslı makine öğrenmesi modelleri oluşturup dağıtmak isteyen veri bilimcileri ve mühendisler için ideal bir seçimdir.