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@taka_yayoi(Takaaki Yayoi)inデータブリックス・ジャパン株式会社

Databricks記事のまとめページ(その4)

Last updated at Posted at 2025-11-27

これまでに自身で翻訳した or 投稿したDatabricks記事をまとめています。随時更新していきます。

人気記事には以下のマークを付けています：

  • 🔥 いいね20件以上 または 閲覧数10,000以上
  • ⭐ いいね10件以上 または 閲覧数5,000以上

記事数が増えたので4つに分割しました。

  • その1 : イベント、チュートリアル、学習コンテンツ、コンセプト、生成AIクックブック、ユースケース、ソリューションアクセラレータ

  • その2 : ツール連携、ベストプラクティス、Apache Spark、Delta Lake、Unity Catalog、Lakeflow、DLT、Delta Sharing、Databricks SQL等

  • その3 : 機械学習、自然言語処理(NLP)、生成AI/LLM

  • その4（このページ） : AIエージェント、LLMOps、MLflow、Mosaic AI、Databricks Apps、AI/BI、Feature Store、AutoML

Databricks AI/ML機能（続き）

DatabricksにおけるAIエージェント開発

DatabricksにおけるLLMOps

LLMOps = LLM + Operations

MLflow

MLflowは機械学習モデルのライフサイクル管理を容易にするソフトウェアです。機械学習モデルを自動でトラッキングし、モデルのステータス管理を容易にします。

Mosaic AI

生成AI関連の機能は今ではMosaic AIと呼ばれています。

Databricks One

Agent Bricks

特定のユースケース向けのAIエージェントを構築、最適化できるノーコードソリューションです。

Databricks Apps

Databricks AI/BI

Databricks Feature Store

Databricks Feature Storeは集中管理された特徴量リポジトリです。企業における特徴量発見と共有を可能にし、モデルトレーニングと推論に使われる特徴量計算に同一のコードが確実に使用されるようにします。

Databricks AutoML

ガラスボックスアプローチを採用しているAutoMLです。学習結果はすべてPythonノートブックとして出力されるので、ロジックの確認、修正が容易に行えます。

はじめてのDatabricks

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Databricks無料トライアル

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