Aprendizado de máquina clássico

Esta página fornece exemplos de notebook para tarefas clássicas de machine learning usando a computação de GPU sem servidor. Esses exemplos demonstram como aproveitar GPUs para algoritmos ML tradicionais e previsão de série temporal.

Treinamento de modelo do XGBoost

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

XGBoost

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Uso do Ray para a Otimização Distribuída de Hiperparâmetros do XGBoost

Este notebook demonstra o treinamento XGBoost distribuído de ponta a ponta com otimização de hiperparâmetro usando o Ray Tune na Computação de GPU sem servidor do Databricks.

RayTuneXGBoost

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Previsão de série temporal com GluonTS

Este notebook demonstra um fluxo de trabalho de ponta a ponta para a previsão de série temporal probabilística de dados de consumo de eletricidade com o modelo DeepAR do GluonTS em um cluster de GPU sem servidor. Ele abrange ingestão de dados, resampling, treinamento de modelo, previsão, visualização e avaliação.

GluonTs

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