チュートリアル: Azure Databricks でのエンド ツー エンド ML モデル
このチュートリアル ノートブックでは、データの読み込み、データの視覚化、並列ハイパーパラメーター最適化の設定、MLflow を使用して結果を確認し、モデルを登録し、Spark UDF に登録されたモデルを使用して新しいデータに対して推論を実行するなど、Azure Databricks でモデルをトレーニングするエンド ツー エンドの例を示します。
このノートブックをインポートして自分で実行することも、独自で使用するためにコード スニペットをコピーし、そのアイデアを活かすこともできます。
ノートブック
ワークスペースで Unity Catalog が有効になっている場合は、次のバージョンのノートブックを使用します。
Databricks で scikit-learn と MLflow の統合を使用する (Unity Catalog)
ワークスペースが Unity Catalog に対して有効になっていない場合は、次のバージョンのノートブックを使用します。