Introdução

  • 2 minutos

Passar por avaliação e erro para encontrar o modelo com melhor desempenho pode ser demorado. Em vez de ter que testar e avaliar manualmente várias configurações para treinar um modelo de aprendizado de máquina, você pode automatizá-lo com aprendizado de máquina automatizado ou AutoML.

O AutoML permite que você experimente várias transformações e algoritmos de pré-processamento com seus dados para encontrar o melhor modelo de machine learning.

Diagrama ilustrando como vários modelos são treinados e avaliados, depois que o modelo com as métricas de melhor desempenho é selecionado.

Imagine que você queira encontrar o modelo de classificação com melhor desempenho. Você pode criar um experimento autoML usando a interface visual do Azure Machine Learning Studio, a CLI (interface de linha de comando) do Azure ou o SDK (kit de desenvolvimento de software) do Python.

Nota

Você pode usar o AutoML para outras tarefas, como regressão, previsão, classificação de imagem e processamento de linguagem natural. Saiba mais sobre quando você puder usar o AutoML.

Como cientista de dados, talvez você prefira configurar seu experimento AutoML com o SDK do Python.

Objetivos de aprendizagem

Neste módulo, você aprenderá a:

  • Prepare seus dados para usar o AutoML para classificação.
  • Configure e executar um experimento AutoML.
  • Avaliar e comparar modelos.