Aprendizagem automática clássica

Esta página fornece exemplos de bloco de anotações para tarefas clássicas de aprendizado de máquina usando computação GPU sem servidor. Esses exemplos demonstram como aproveitar GPUs para algoritmos de ML tradicionais e previsão de séries temporais.

Treinamento do modelo XGBoost

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

XGBoost

Obter caderno

Ajuste Distribuído de Hiperparâmetros XGBoost usando Ray

Este notebook demonstra o treino distribuído de XGBoost de ponta a ponta com otimização de hiperparâmetros usando o Ray Tune no Databricks Serverless GPU Compute.

RayTuneXGBoost

Obter caderno

Previsão de séries cronológicas com GluonTS

Este notebook demonstra um fluxo de trabalho de ponta a ponta para previsão probabilística de séries temporais de dados de consumo de eletricidade com o modelo DeepAR do GluonTS em um cluster de GPU sem servidor. Abrange ingestão de dados, reamostragem, treinamento de modelos, previsão, visualização e avaliação.

GluonTS

Obter caderno