Introdução
Passar por tentativa e erro para encontrar o modelo com melhor desempenho pode ser demorado. Em vez de ter que testar e avaliar manualmente várias configurações para treinar um modelo de aprendizado de máquina, você pode automatizá-lo com aprendizado de máquina automatizado ou AutoML.
O AutoML permite que você experimente várias transformações e algoritmos de pré-processamento com seus dados para encontrar o melhor modelo de aprendizado de máquina.
Imagine que você quer encontrar o modelo de classificação com melhor desempenho. Você pode criar um experimento AutoML usando a interface visual do estúdio de Aprendizado de Máquina do Azure, a interface de linha de comando (CLI) do Azure ou o kit de desenvolvimento de software (SDK) Python.
Nota
Você pode usar o AutoML para outras tarefas, como regressão, previsão, classificação de imagem e processamento de linguagem natural. Saiba mais sobre quando você pode usar o AutoML.
Como cientista de dados, você pode preferir configurar seu experimento AutoML com o Python SDK.
Objetivos de aprendizagem
Neste módulo, irá saber como:
- Prepare seus dados para usar o AutoML para classificação.
- Configure e execute um experimento AutoML.
- Avaliar e comparar modelos.