教程:毫升工程

這裏列出的快速入門和教程幫助您快速掌握機器學習在磚上。每個包含一個筆記本,您可以導入和運行在自己的磚工作區。他們演示如何使用磚機器學習在整個生命周期,包括數據加載和準備;模型訓練、調優和推理;和模型部署和管理。他們證明有用的工具等Hyperopt用於自動化hyperparameter調優,MLflow跟蹤和autologging模型發展,模型注冊模型管理。

請注意

運行一個筆記本包含在這些教程,點擊複製鏈接導入筆記本上麵的教程頁麵。在你的磚的工作空間瀏覽器中,選擇進口從任何文件夾菜單和粘貼URL。要運行一個筆記本,你必須有一個集群上運行它。關於創建集群和運行筆記本的更多信息,見與筆記本電腦教程:查詢數據

為用戶的新磚

最好的地方開始作為一個用戶新磚機器學習的是:

  1. 遵循與筆記本電腦教程:查詢數據快速入門。

  2. 運行產品內快速入門筆記本包含在磚機的學習環境。

    這個筆記本演示了許多使用磚進行機器學習的好處,包括跟蹤模型開發MLflow和並行hyperparameter調優運行。筆記本走你通過如何加載數據,訓練和優化模型,比較和分析模型的性能,並使用推理的模型。

運行該產品內快速入門筆記本:

  1. 登錄到你的磚工作區和去磚機器學習persona-based環境。

    改變形象,請點擊下麵的圖標磚的標誌磚的標誌,並選擇機器學習

    改變形象
  2. 磚的機器學習開始頁麵,點擊入門指南在右上角。

    機器學習教程的筆記本

scikit-learn教程

筆記本

需求

特性

機器學習快速入門

磚運行時7.5毫升以上

分類模型、MLflow自動化hyperparameter調優Hyperopt和MLflow

機器學習與模式注冊表

磚運行時毫升

分類模型、MLflow自動化hyperparameter調優Hyperopt和MLflow模型注冊表

的端到端示例

磚運行時毫升

分類模型、MLflow自動化hyperparameter調優Hyperopt和MLflow XGBoost,注冊表模型、服務模型

Apache火花MLlib教程

筆記本

需求

特性

機器學習與MLlib

磚運行時毫升

邏輯回歸模型,火花管道、自動化hyperparameter優化使用MLlib API

深度學習教程

筆記本

需求

特性

深度學習與TensorFlow Keras

磚運行時毫升

神經網絡模型、內聯TensorBoard自動化hyperparameter調優Hyperopt和MLflow autologging ModelRegistry