在Machine Learning 這個領域，通常訓練一個業(yè)務模型的難點并不在于算法的選擇，而在于前期的數據清理和特征工程這些紛繁復雜的工作，訓練過程中的問題在于參數的反復迭代優(yōu)化。

AutoML 是 Azure Databricks 的一項功能，它自動的對數據進行清理和特征工程并使用數據嘗試多種算法和參數來訓練最佳機器學習模型。使用這種自動化模型訓練可以滿足以下業(yè)務問題的模型訓練：

1、分類問題：

AutoML可以用于解決二分類或多分類問題，如客戶流失預測、郵件是否為垃圾郵件的判斷等。

2、回歸問題：

在涉及連續(xù)數值預測的場景中，如銷售額預測、房價預測等，AutoML能夠提供有效的解決方案。

3、時間序列預測：

對于時間相關的數據，如股票價格預測、需求預測等，AutoML可以通過時間序列分析提供預測。

下面來演示如何使用：

本教程需要Azure Data Bricks工作區(qū)，啟動工作區(qū)方法，請參照下面鏈接：

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一、啟動Data Bricks SQL倉庫

在工作區(qū)的 Azure Databricks 門戶中，在邊欄的“SQL”下，選擇“SQL 倉庫”。

請注意，工作區(qū)已包含一個名為 Starter Warehouse 的 SQL 倉庫。

在 SQL 倉庫的“操作”菜單中，選擇“編輯”。然后，將“群集大小”屬性設置為“2X-Small”并保存更改。

使用“啟動”按鈕啟動 SQL 倉庫（這可能需要一兩分鐘）

二、上傳訓練數據

1、將penguins.csv上傳到平臺中，如下圖：

?2、上傳之后如下圖：選擇“創(chuàng)建表格”按鈕

三、創(chuàng)建機器學習計算節(jié)點

創(chuàng)建機器學習計算節(jié)點，注意：需要選擇單一用戶，單節(jié)點，Runtime選擇ML 14.2ML Scala.2.12,spark3.5.0 ,不要選帶GPU的。如下圖：

創(chuàng)建成功之后的Cluster配置如下： 注意要去掉使用photon加速這個復選項，然后選擇“創(chuàng)建計算”

四、創(chuàng)建?AutoML試驗

如下圖：在DataBricks工作區(qū)中，選擇新建－－》AutoＭＬ試驗

1、選擇上一步創(chuàng)建好的機器學習類型的集群：

2、ML問題類型：選擇“分類” 如下圖?

3、選擇訓練用的數據如下圖：

4、其它參數配置如下圖：?

?

5、選擇 最下邊的?“啟動 AutoML”按鈕開始試驗

訓練結束之后，如下圖：

?6、在“Species_penguins”頁中，選擇“查看筆記本的最佳模型”????????

?下面就是打開的筆記的最佳模型的全部訓練腳本，可以基于這個最佳模型進行修改優(yōu)化，或者重新訓練。

?關閉包含筆記本的瀏覽器選項卡以返回到實驗頁面，在運行列表中，選擇第一個運行的名稱（生成最佳模型）以將其打開

五、在系統(tǒng)中注冊模型

選中訓練的最佳模型之后，在右上角，選擇“注冊模型”按鈕，出現下面的界面：

在 Model Name 輸入庫，輸入模型名稱，然后選擇"注冊"

注冊成功之后，則在左側菜單欄的“模型” 選項中可以看到已經注冊的模型

選擇 test-penguins 模型之后，顯示該模型的相關信息

1. 在“test-penguins”頁面上，使用“使用模型進行推理”按鈕，使用以下設置創(chuàng)建新的實時終端節(jié)點：
   1. 型號： Penguin-Classifier
   2. 型號版本：1
   3. 端點：classify-penguin
   4. 計算大小：小

創(chuàng)建終結點后，使用右上角的“查詢終結點”按鈕打開一個界面，您可以從中測試終結點。然后，在測試界面的“瀏覽器”選項卡上，輸入以下 JSON 請求，并使用“發(fā)送請求”按鈕調用終結點并生成預測。

{ "dataframe_records": [ { "Island": "Biscoe", "CulmenLength": 48.7, "CulmenDepth": 14.1, "FlipperLength": 210, "BodyMass": 4450 } ] }

自此，一個完整的AutoML的流程就跑完了，自動化機器學習可以幫助大家快速建立AI模型，其實門檻也沒那么高。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-811387.html

到了這里，關于機器學習沒那么難，Azure AutoML幫你簡單3步實現自動化模型訓練的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！