AutoML
Potencia a los expertos. Empodera a los científicos de datos ciudadanos.
Databricks AutoML permite generar rápidamente modelos de línea base y cuadernos. Los expertos en ML pueden acelerar su flujo de trabajo avanzando rápidamente por la etapa habitual de prueba y error y centrarse en personalizaciones utilizando su conocimiento del dominio, y los científicos de datos ciudadanos pueden lograr resultados útiles con velocidad con un enfoque de poco código.
Impulsa nuevos proyectos de ML
AutoML de Databricks proporciona el código de entrenamiento para cada ejecución de prueba para ayudar a los científicos de datos a iniciar velozmente su desarrollo. Los científicos de datos pueden usar esto para evaluar con rapidez la viabilidad de usar un conjunto de datos para el aprendizaje automático (ML) o para hacer una prueba de cordura breve de la dirección de un proyecto de ML.
Ningún problema de ML es demasiado grande
Aprovecha AutoML para abordar una variedad de problemas de aprendizaje automático, que van desde la clasificación y la regresión hasta la previsión. AutoML utiliza múltiples algoritmos de una variedad de bibliotecas de aprendizaje automático para cada tipo de problema y te permite elegir el mejor para tu caso.
Automatiza el trabajo monótono del aprendizaje automático
Configura automáticamente tu proyecto de aprendizaje automático con las bibliotecas de entrenamiento, la integración de MLflow para el seguimiento de experimentos y las prácticas recomendadas de ML integradas, como la división de entrenamiento y prueba, la normalización de funciones y el ajuste de hiperparámetros.
Un enfoque de "caja transparente" para AutoML
Usa los cuadernos editables generados para personalizar fácilmente los modelos de línea base con tu experiencia en el dominio. También puedes aprovechar los cuadernos para explicar cómo se entrenaron tus modelos de AutoML para cumplir con los requisitos de auditoría y cumplimiento.
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