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machine learningclássico

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Visualização

Este recurso está em Pré-visualização Pública.

Esses Notebooks executam tarefas clássicas de machine learning no AI Runtime. Eles mostram como usar aceleração de GPU para algoritmos de ML tradicionais e previsão de séries temporais, incluindo regressão XGBoost e previsão probabilística com GluonTS.

Tutorial

Descrição

Modelo XGBoost

Este notebook demonstra como treinar um modelo de regressão XGBoost em uma única GPU. XGBoost pode se beneficiar significativamente da aceleração por GPU para conjuntos de dados grandes.

Previsão de séries temporais com GluonTS

Este Notebook demonstra um fluxo de trabalho completo para previsão probabilística de séries temporais de dados de consumo de eletricidade com o modelo DeepAR do GluonTS em um cluster de GPUs serverless . Abrange a ingestão de dados, reamostragem, treinamento de modelos, previsão, visualização e avaliação.

Tutorial

Descrição

Modelo XGBoost

Este notebook demonstra como treinar um modelo de regressão XGBoost em uma única GPU. XGBoost pode se beneficiar significativamente da aceleração por GPU para conjuntos de dados grandes.

Previsão de séries temporais com GluonTS

Este Notebook demonstra um fluxo de trabalho completo para previsão probabilística de séries temporais de dados de consumo de eletricidade com o modelo DeepAR do GluonTS em um cluster de GPUs serverless . Abrange a ingestão de dados, reamostragem, treinamento de modelos, previsão, visualização e avaliação.