Machine Learning classique

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Ces notebooks exécutent des tâches de machine learning classiques sur le Runtime d’IA. Ils montrent comment utiliser l'accélération GPU pour les algorithmes de ML traditionnels et la prévision de séries chronologiques, y compris la régression XGBoost et la prévision probabiliste avec GluonTS.

Didacticiel	Description
Entraînement de modèle XGBoost	Ce notebook démontre comment entraîner un modèle de régression XGBoost sur un seul GPU. XGBoost peut bénéficier considérablement de l'accélération GPU pour les grands datasets.
Prévisions de séries chronologiques avec GluonTS	Ce notebook démontre un flux de travail de bout en bout pour la prévision probabiliste de séries chronologiques de données de consommation d'électricité avec le modèle DeepAR de GluonTS sur un cluster GPU serverless. Elle couvre l'ingestion des données, le rééchantillonnage, l'entraînement de modèles, la prédiction, la visualisation et l'évaluation.

Didacticiel	Description
Entraînement de modèle XGBoost	Ce notebook démontre comment entraîner un modèle de régression XGBoost sur un seul GPU. XGBoost peut bénéficier considérablement de l'accélération GPU pour les grands datasets.
Prévisions de séries chronologiques avec GluonTS	Ce notebook démontre un flux de travail de bout en bout pour la prévision probabiliste de séries chronologiques de données de consommation d'électricité avec le modèle DeepAR de GluonTS sur un cluster GPU serverless. Elle couvre l'ingestion des données, le rééchantillonnage, l'entraînement de modèles, la prédiction, la visualisation et l'évaluation.