Usar o AutoML na interface do usuário do Azure Databricks

  • 3 minutos

Você pode usar a interface gráfica do usuário no portal do Azure Databricks para criar e gerenciar experimentos AutoML.

Configurar um experimento AutoML

Captura de ecrã da interface Configurar Experiência AutoML no Azure Databricks.

Para configurar o experimento AutoML, você deve especificar as configurações para seus requisitos específicos de treinamento de modelo, incluindo:

  • O cluster no qual você executa o experimento.
  • O tipo de modelo de aprendizado de máquina a ser treinado (clustering, regressão ou previsão).
  • A tabela que contém os dados de treinamento.
  • O campo de rótulo de destino para o modelo precisa prever.
  • Um nome exclusivo para o experimento AutoML (as execuções de filho para cada avaliação de treinamento são nomeadas automaticamente de forma exclusiva).
  • A métrica de avaliação que você deseja usar para determinar o modelo com melhor desempenho.
  • As estruturas de treinamento de aprendizado de máquina que você deseja experimentar.
  • O tempo máximo para a experiência.
  • O valor do rótulo positivo (apenas para classificação binária).
  • A coluna de tempo (apenas para modelos de previsão).
  • Onde salvar os modelos treinados (como artefatos MLflow ou no armazenamento DBFS).

Rever os resultados do AutoML

À medida que o experimento AutoML progride, suas execuções filhas são exibidas, com o experimento que produziu o modelo com melhor desempenho até agora primeiro.

Captura de tela da interface do AutoML Experiment com execuções concluídas.

Você pode esperar que o experimento termine ou explorar os modelos produzidos até agora e parar o experimento se estiver satisfeito que um deles atende às suas necessidades.

Você pode explorar cada execução para visualizar o bloco de anotações que foi gerado e as métricas para o modelo produzido. Em seguida, você pode registrar o modelo e implantá-lo para inferência.