Wprowadzenie
Trenowanie i ocenianie modeli uczenia maszynowego to proces iteracyjny, który może wymagać eksperymentowania w celu zidentyfikowania najlepszej kombinacji algorytmu trenowania i wartości hiperparametrów dla danych.
Usługa Azure Databricks ma funkcję automatycznego uczenia maszynowego , która automatyzuje proces trenowania i weryfikowania modeli przy użyciu różnych algorytmów i hiperparametrów. Rozwiązanie AutoML znacznie zmniejsza nakład pracy potrzebny do uruchamiania i śledzenia eksperymentów trenowania modelu.
W tym module opisano sposób używania rozwiązania AutoML w usłudze Azure Databricks do automatyzowania trenowania modelu, dzięki czemu można zmniejszyć nakład pracy wymagany do utworzenia skutecznych rozwiązań uczenia maszynowego.