Введение в блоки данных

Databricks — это новаторская платформа для анализа данных, призванная помочь предприятиям раскрыть весь потенциал своих данных. В качестве совместной рабочей области для науки о данных и машинного обучения Databricks позволяет командам быстро создавать, масштабировать и развертывать сложные решения ИИ.

Построенный на Apache Spark, Databricks легко интегрируется с современными средами больших данных, что позволяет упростить обработку данных и аналитику. Его унифицированная платформа поддерживает инженерию данных, науку о данных, машинное обучение и бизнес-аналитику, решая проблемы разрозненных хранилищ данных и сложность обработки больших данных. Databricks известен своими молниеносными возможностями обработки данных и рабочим пространством для совместной работы, которые помогают командам оптимизировать свои рабочие процессы, повышая производительность и ускоряя окупаемость. Кроме того, он отличается надежными мерами безопасности, гарантирующими защиту и целостность ваших конфиденциальных бизнес-данных.
Предлагая как интерактивное рабочее пространство, так и полностью управляемую облачную платформу, Databricks — это идеальный набор инструментов для организаций, которые хотят использовать аналитику данных. и машинное обучение для повышения эффективности бизнеса и инноваций. Независимо от того, являетесь ли вы специалистом по данным, инженером данных или бизнес-аналитиком, Databricks предоставляет мощную и удобную платформу для преобразования ваших данных в полезную информацию.

Хотя он предлагает бесплатную версию Community Edition с ограниченными ресурсами для начала работы отдельных пользователей, Databricks — это в первую очередь платное программное обеспечение, предоставляемое организациями. Предприятия и компании выбирают Databricks, потому что они предоставляют расширенные функции, масштабируемость и специальную поддержку для их групп, занимающихся наукой о данных и разработкой данных. Платные версии Databricks предлагают повышенную безопасность, производительность и надежность, что делает их привлекательным выбором для организаций, которым приходится иметь дело с крупномасштабными требованиями к обработке данных и аналитике. Модель ценообразования обычно зависит от таких факторов, как хранилище данных, вычислительная мощность и количество пользователей, что позволяет компаниям выбирать планы, соответствующие их конкретным потребностям и бюджету.

Введение в AutoML

Автоматизированное машинное обучение, часто называемое AutoML, представляет собой инновационную область искусственного интеллекта, целью которой является автоматизация процесса применения машинного обучения к реальным проблемам. AutoML упрощает процесс создания и развертывания моделей машинного обучения, демократизирует использование машинного обучения и делает его доступным для неспециалистов, а также повышает эффективность работы экспертов.

Традиционно разработка модели машинного обучения включает в себя несколько ручных и трудоемких шагов, включая предварительную обработку данных, разработку функций, выбор модели, настройку гиперпараметров и проверку модели. AutoML стремится автоматизировать эти процессы, обеспечивая более быструю разработку и развертывание моделей и сводя к минимуму потребность в человеческом вмешательстве и опыте. Делая машинное обучение более доступным, AutoML может стимулировать инновации, ускорить решение проблем и позволить организациям любого размера использовать возможности искусственного интеллекта. Будь то прогнозирование поведения клиентов, диагностика заболеваний или понимание рыночных тенденций, AutoML — это важнейший инструмент, который позволяет пользователям эффективно и действенно использовать решения машинного обучения.
По сути, AutoML служит мостом, который снижает сложность и необходимые знания. применять машинное обучение, открывая перед предприятиями и исследователями целый мир возможностей для получения значимой информации из своих данных и решения сложных проблем.

О Kaggle и его конкурсах

Kaggle, известная платформа для энтузиастов науки о данных и специалистов по машинному обучению, предлагает инновационное пространство для совместной работы и обучения в области анализа данных. Как активное сообщество специалистов по данным, исследователей и профессионалов отрасли, Kaggle проводит разнообразные соревнования, ориентированные на данные. В этих захватывающих соревнованиях участникам предлагается применить свое аналитическое мастерство, разработать передовые решения и расширить границы науки о данных для решения реальных проблем, поставленных ведущими организациями. Уделяя особое внимание обмену знаниями и постоянному совершенствованию, соревнования Kaggle создают среду, в которой люди могут продемонстрировать свои навыки, получить бесценный опыт и оказать длительное влияние на мир науки о данных.

Как решить соревнование Kaggle с помощью Databricks менее чем за 60 минут

1. Запустите консоль Google Cloud Platform (GCP).

2. Найдите Databricks в консоли GCP и запустите Databricks.

3. Изучите платформу Databricks

4. Начните с рабочей области и сформируйте кластер

В Databricks вычисления и кластеры играют ключевую роль в обеспечении эффективной обработки и анализа данных. Вычисления относятся к виртуальным машинам, которые выполняют код и выполняют вычисления на платформе. Это основная единица вычислительной мощности, которую можно гибко увеличивать или уменьшать в зависимости от требований рабочей нагрузки. Кластеры, с другой стороны, представляют собой группы этих вычислительных ресурсов, которые работают вместе для выполнения задач обработки данных. Их можно легко создавать, изменять и прекращать по мере необходимости, что упрощает выделение необходимого количества ресурсов для конкретных задач. Используя вычислительные ресурсы и кластеры в Databricks, пользователи могут использовать весь потенциал распределенных вычислений, эффективно обрабатывать большие наборы данных и выполнять сложные аналитические рабочие нагрузки с легкостью и экономичностью.

5. Создайте кластер вместе с подходящими параметрами для выполнения всех вычислений.

С правой стороны вы также можете увидеть сводку созданного кластера рабочей области. Для кластера также доступны дополнительные параметры, в зависимости от технических требований описания проблемы.

6. Запустите кластер

7. Пришло время добавить обучающие данные для построения модели.

8. Это обозреватель данных в Databricks; нажмите + Добавить в правом верхнем углу платформы, чтобы добавить набор данных.

9. Вы можете загрузить данные о тренировках из локальных источников или использовать любой другой инструмент

10. После загрузки данных обучения мы создаем таблицу. Databricks делает это всего одним щелчком мыши!

11. Теперь мы начинаем новый эксперимент AutoML с боковой панели.

После рассмотрения требований и правил задачи или конкурса мы устанавливаем параметры и цели нашего эксперимента, который включает в себя определение целевого признака, типа задачи и выбор соответствующего кластера для вычислений. Когда все готово, мы запускаем AutoML, чтобы начать процесс.

12. Мы почти закончили!

Теперь AutoML начнет обучение данным с помощью различных моделей и алгоритмов, чтобы получить максимально возможный балл, а также записную книжку Data Exploration (EDA) для базового анализа данных.

В Databricks AutoML проводит обучение нескольких моделей, настойчиво стремясь получить максимально возможный балл. Как только оптимальная модель найдена, платформа создает модель, записную книжку, содержащую весь необходимый код, предоставляя пользователям информацию и инструменты, необходимые для их задач анализа данных.

13. Наряду с кодом модели он также предоставляет визуализации для перекрестной проверки данных в блокноте исследования данных.

Виола! Вы закончили с исходным кодом своего конкурса Kaggle, просто нужно сохранить результат в файле .csv и отправить его на конкурс.
При создании файла .csv убедитесь, что что он соответствует правилам формата представления конкурса. Как правило, формат включает столбец для уникальных идентификаторов (например, идентификаторов или индексов) и еще один столбец для прогнозируемых целевых значений.

Вы даже можете редактировать записную книжку, созданную AutoML-Databricks, и получать данные и выходные данные в зависимости от ваших требований.

Использование Databricks с AutoML не только экономит время и вычислительные ресурсы, но также предоставляет такие функции, как:

  • Уменьшение количества ошибок и предвзятости
  • Масштабируемость
  • Обучение в ансамбле
  • Встроенный исследовательский анализ данных
  • Оптимизация ресурсов

и многое другое!