tutorial: Comece a trabalhar com AI e aprendizado de máquina

O Notebook nesta seção foi criado para que o senhor comece rapidamente a usar o AI e o aprendizado de máquina no Mosaic AI. O senhor pode importar cada Notebook para o site Databricks workspace para executá-los.

Esse Notebook ilustra como usar o Databricks em todo o ciclo de vida do AI, incluindo carregamento e preparação de dados; treinamento, ajuste e inferência de modelos; e implantação e gerenciamento de modelos.

Clássico ML tutorial

Notebook	Requisitos	Recursos
Exemplo de ponta a ponta	Databricks Runtime ML	Unity Catalog, modelo de classificação, MLflow, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow, XGBoost
Aprendizado de máquina com o scikit-learn	Databricks Runtime ML	Unity Catalog, modelo de classificação, MLflow, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow
Aprendizado de máquina com MLlib	Databricks Runtime ML	Modelo de regressão logística, pipeline Spark, ajuste automatizado de hiperparâmetros usando a API MLlib
Aprendizagem profunda com TensorFlow Keras	Databricks Runtime ML	Modelo de rede neural, TensorBoard em linha, ajuste automatizado de hiperparâmetros com Hyperopt e MLflow, autologging, ModelRegistry