Databricksクイックスタートガイドのコンテンツです。

Machine learning tutorial | Databricks on AWS [2021/3/17時点]の翻訳です。

注意
DatabricksランタイムMLは、Databricksで機械学習モデルを開発・配備する際に用いる包括的なツールです。これには、機械学習のエンドツーエンドのライフサイクルを管理・追跡する機械学習プラットフォームMLflow(英語)に加えて、有名な機械学習ライブラリ、ディープラーニングのライブラリが含まれています。詳細はMachine learning and deep learning guide(英語)を参照ください。

Apache Sparkの機械学習ライブラリ(MLlib)を活用することで、データサイエンティストが、散在しているデータに関わる諸問題(インフラ、設定など)にかかずらわされることなく、データとモデルに集中することができます。このチュートリアルでは、サンプルノートブックを使って、データの読み込みから始まり、データの前処理、MLlibのアルゴリズムを用いたモデルのトレーニング、モデル性能の評価、モデルのチューニング、予測の実施まで体験します。また、MLlibのパイプライン、MLflowについてもご紹介します。

前提

以下もご一読ください。

ノートブック

こちらのノートブックを試す際には、Databricks MLランタイム7.0以上を使用してください。

Databricks Apache Spark機械学習チュートリアル

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