Einführung
Das Trainieren und Bewerten von Machine Learning-Modellen ist ein iterativer Prozess, der Experimente erfordern kann, um die beste Kombination aus Trainingsalgorithmus und Hyperparameterwerten für Ihre Daten zu ermitteln.
Azure Databricks verfügt über ein AutoML-Feature, das den Prozess des Trainierens und Überprüfens von Modellen mithilfe verschiedener Algorithmen und Hyperparameter automatisiert. AutoML reduziert erheblich den Aufwand, der zum Ausführen und Nachverfolgen von Modelltrainingsexperimenten erforderlich ist.
Dieses Modul beschreibt, wie Sie mit AutoML in Azure Databricks das Modelltraining automatisieren und so den Aufwand für die Erstellung effizienter Machine Learning-Lösungen verringern können.