Úvod
Představte si, že jste datový vědec pro společnost, která vyvíjí aplikaci pro výzkum rakoviny. Aplikace je používána výzkumníky, kteří nahrají obrázek tkáně k určení, zda je nebo není zdravé tkáně. Jste požádáni, abyste model vytrénovat tak, aby detekovat rakovinu prsu ve velké obrazové databázi, která obsahuje příklady zdravých a nezdravých tkání.
Znáte poznámkové bloky Jupyter, které plánujete použít k vývoji modelu. Chcete ale model pravidelně přetrénovat, aby se vytvořil model s lepším výkonem, který se pak musí nasadit, aby mohli výzkumní pracovníci model používat v aplikaci, kterou používají.
Naučíte se sledovat trénování modelů v poznámkových blocích pomocí MLflow v Azure Machine Učení.
Cíle výuky
V tomto modulu:
- Konfigurace MLflow pro použití v poznámkových blocích
- Použití MLflow pro sledování modelů v poznámkových blocích