AutoMLとは

Databricks AutoMLは、機械学習をデータセットに自動的に適用するのに役立ちます。データセットを提供し、予測対象を特定すると、AutoMLはモデル学習のためにデータセットを準備します。次にAutoMLは、複数のモデルを作成、調整、評価する一連の試行を実行し、記録します。モデルの評価後、AutoMLは結果を表示し、各試行のソースコードを含むPythonノートブックを提供提供するので、コードを確認、再現、変更できます。AutoMLは、データセットの要約統計も計算し、後で確認できるようにこの情報をノートブックに保存します。

Databricks AutoMLは、回帰、分類、問題の予測に使用できます。詳しくは、Databricks AutoMLの仕組みをご覧ください。

要件

  • Databricks Runtime 9.1 ML以降。一般提供 (GA) バージョンの場合は、 Databricks Runtime 10.4 LTS ML以降。

    • 時系列予測の場合は、Databricks Runtime 10.0 ML以降。

    • Databricks Runtime 9.1 LTS ML以降では、Auto機械学習は、Auto機械学習の外部で役立つコンポーネントを含む databricks-automl-runtime パッケージに依存し、Auto機械学習トレーニングによって生成されるノートブックを簡略化するのにも役立ちます。databricks-automl-runtime は PyPIで入手できます。

  • Databricks Runtime for Machine Learningにプレインストールされているライブラリ以外の追加ライブラリをクラスターにインストールする必要はありません。

    • 既存のライブラリのバージョンに変更を加えると（削除、アップグレード、ダウングレード）、互換性がないため、実行に失敗します。

  • AutoML は、 共有アクセス モードのクラスターと互換性がありません。

  • AutoML で Unity Catalog を使用するには、 クラスターのアクセス モード が [シングル ユーザー] である必要があり、クラスターの指定された シングル ユーザーである必要があります。