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とLightGBM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。

Teradataへのお問合せ

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teradatamlは、Teradata Vantageの操作・分析を実施するためのpythonライブラリです。 ↩
STO=Script Table Operator(スクリプトテーブル演算子)の略で、インデータベースでPythonやRを使用する機能のことです。 ↩
OAF=Open Analytics Frameworkの略語で、オートスケールするデータベースクラスター上で、コンテナかされたpytyhonやRのアプリケーションを実行する機能のことです。 ↩