10-minute tutorials: Get started with machine learning on Databricks | Databricks on AWS [2021/6/11時点]の翻訳です。

このセクションのノートブックは、皆様がDatabricksの機械学習に関連する機能をすぐに使い始められるために提供されています。これらでは、データロード・準備、モデルトレーニング、チューニング、推論、モデルのデプロイメントおよび管理までを含む機械学習ライフサイクルにおいて、どのようにDatabrikcsを活用するのかを説明しています。ここでは、ハイパーパラメーターチューニングを自動化するためのHyperoptや、モデル開発のためのMLflowトラッキング、オートロギング、モデル管理のためのモデルレジストリのような有用なツールが説明されています。

scikit-learnノートブック

ノートブック	要件	機能
機械学習クイックスタート	Databricksランタイム7.5ML以降	分類モデル、MLflow、HyperoptとMLflowを用いたハイパーパラメーターチューニングの自動化
モデルレジストリを用いた機械学習	Databricksランタイム7.0ML以降	分類モデル、MLflow、HyperoptとMLflowを用いたハイパーパラメーターチューニングの自動化、モデルレジストリ
エンドツーエンドのサンプル	Databricksランタイム6.5ML以降	分類モデル、MLflow、HyperoptとMLflowを用いたハイパーパラメーターチューニングの自動化、XGBoost、モデルレジストリ、モデルサービング

Apache Spark MLlibノートブック

ノートブック	要件	機能
MLlibによる機械学習	Databricksランタイム5.5LTS以降	ロジスティック回帰モデル、Sparkパイプライン、MLlib APIを用いたハイパーパラメーターチューニングの自動化

ディープラーニングノートブック

ノートブック	要件	機能
Kerasを用いたディープラーニング	Databricksランタイム7.0ML以降	ニューラルネットワークモデル、インラインのTensorBoard、HyperoptとMLflowを用いたハイパーパラメーターチューニングの自動化、オートロギング、モデルレジストリ

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