チュートリアル: 機械学習の使用を開始する

この記事のノートブックは、Databricks での機械学習をすぐに開始できるように設計されています。 各ノートブックを Databricks ワークスペースにインポートして実行できます。

これらのノートブックでは、データの読み込みや準備など、機械学習のライフサイクル全体で Databricks を使用する方法を説明します。モデルのトレーニング、調整、推論。そしてモデルの展開と管理。 また、自動ハイパーパラメータ調整のためのHyperopt 、モデル開発のためのMLflow 追跡と自動ロギング、モデル管理のためのModel Registry などの便利なツールも紹介します。

Scikit-Learn ノートブック

ノートブック	必要条件	特徴量
機械学習のチュートリアル	Databricks Runtime 機械学習	分類モデル、MLflow、HyperoptとMLflowによる自動ハイパーパラメータチューニング
全体例	Databricks Runtime 機械学習	分類モデル、MLflow、HyperoptとMLflowによる自動ハイパーパラメータチューニング、XGBoost、Model Registry、モデルサービング

Apache Spark MLlib ノートブック

ノートブック	必要条件	特徴量
MLlib を使用した機械学習	Databricks Runtime 機械学習	ロジスティック回帰モデル、Spark パイプライン、MLlib API を使用した自動ハイパーパラメーター調整

ディープラーニングノートブック

ノートブック	必要条件	特徴量
ディープラーニング with TensorFlow Keras	Databricks Runtime 機械学習	ニューラルネットワークモデル、インライン TensorBoard、Hyperoptと MLflowによるハイパーパラメータの自動調整、自動ロギング、モデルレジストリ