teradataml Open-Source Machine Learning Functions - テラデータ オープンソース機械学習関数 [2024/08/21時点]の翻訳です。
各機能の詳細な説明に関しては、段階的にリンクを追加していきますので、リンクから詳細ページを参照してご利用下さい。
オープンソース機械学習関数とは？
- データサイエンティストは、人気のあるオープンソースの機械学習機能であるScikit-learnを Teradata Vantage 上で実行できます。
- オープンソース機械学習関数は、Teradata VantageをPythonから操作するためのライブラリteradataml1の機能として利用できるため、teradatamlをpipインストールするだけで利用できます。
- VatangeCloud EnterpriseとVantageCoreではSTO2として動作します。
- VantageCloud LakeではOAF3として動作します。
- Td_sklearn関数を利用して、Scikit-learnとほぼ同様のインタフェースで利用することができます。
- トレーニング＆スコアリングともデータを Teradata Vantage から取り出す必要はありません
- オープンソース アルゴリズムを使用したマイクロモデリング (水平スケーリング) などの Vantage のスケーラビリティ機能
2024年4月12日現在では、Scikit-learnのクラスの94 パーセント、クラスメソッドの91％に対応しています。
オープンソース機械学習関数の特徴
Teradataml のオープンソース機械学習関数は、オープンソースによる分析をTeradata Vantage上で直接実行できるようにするものです。
オープンソース機械学習関数の記述方法
標準のSCIKIT-LEARN の実行方法
terdatamlから SCIKIT-LEARN 関数の呼び出し
おわりに
警告
この本書はTeradata Vantageドキュメンテーションよりトピックに必要な情報を抜粋したものです。掲載内容の正確性・完全性・信頼性・最新性を保証するものではございません。正確な内容については、原本をご参照下さい。
また、修正が必要な箇所や、ご要望についてはコメントをよろしくお願いします。