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Hyperopt 및 MLflow와 모델 형식 비교

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Hyperopt의 오픈 소스 버전은 더 이상 유지 관리되지 않습니다.

Hyperopt는 다음 주 DBR ML 버전에서 제거됩니다. Azure Databricks는 단일 노드 최적화를 위해 Optuna 를 사용하는 것을 추천합니다. 또한, 사용 중단된 Hyperopt의 분산 하이퍼파라미터 조정 기능과 유사한 환경을 위해 RayTune 를 권장합니다. Azure Databricks에서 RayTune 사용하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.

이 Notebook은 여러 모델에 대한 하이퍼 매개 변수를 조정하고 전반적으로 최상의 모델에 도달하는 방법을 보여 줍니다. SparkTrials와 함께 Hyperopt를 사용하여 세 가지 모델 유형을 비교하고 각 모델 유형에 적합한 다른 하이퍼 매개 변수 집합으로 모델 성능을 평가합니다.

scikit-learn, Hyperopt 및 MLflow Notebook을 사용하여 모델 비교

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