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 |
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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 |
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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 |
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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 |