機械学習

データを活用する機械学習で
AI プロジェクトを加速

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背景

オープンなレイクハウスアーキテクチャを基盤とする Databricks のプラットフォームは、機械学習のためのデータの準備や処理を効率化し、チーム間のコラボレーションを支援し、実験から本番までの機械学習ライフサイクルの合理化を可能にします。

MLflow の予測指標のダイアグラム

機械学習データをシンプルに

Because Databricks ML is built on an open lakehouse foundation with Delta Lake, you can empower your machine learning teams to access, explore and prepare any type of data, from batch or streaming pipelines, at any scale. Turn features into production pipelines in a self-service manner without depending on data engineering support.

実験追跡とガバナンスの自動化

マネージド MLflow により、実験を自動的に追跡し、トレーニング実行ごとのパラメータ、メトリクス、データとコードのバージョン、モデルの成果物を記録できます。実行履歴をすぐに確認でき、結果を比較したり、必要に応じて過去の結果を再現したりすることも可能です。本番環境に最適なモデルのバージョンを特定した後は、モデルレジストリに登録し、展開ライフサイクル全体のハンドオフを簡素化できます。

実験の自動化の例

アクティビティの例

モデルのライフサイクル全体を動的に管理

トレーニングされたモデルを登録すると、モデルレジストリを使用してモデルのライフサイクルを共同管理できます。モデルのバージョン管理や移動は、実験、ステージング、本番環境、アーカイブなどさまざまな段階で可能です。ライフサイクル管理は、ロールベースのアクセス制御に従って、承認やガバナンスのワークフローと統合されています。また、コメントやメールの通知機能により、データチームのコラボレーション環境が充実します。

ML モデルの大規模展開を低レイテンシで

サーバーの管理やスケールの制限を気にすることなく、ワンクリックでモデルをデプロイできます。Databricks を使用することで、エンタープライズレベルの高可用性で、モデルを REST API エンドポイントとして任意の場所にデプロイできます。

MLflowモデルレジストリのダイアグラム

背景

製品コンポーネント

データブリックスソリューションへの移行

Hadoopやエンタープライズデータウェアハウスなどのレガシーシステムに関連するデータサイロ、遅いパフォーマンス、高いコストにうんざりしていませんか?Databricks Lakehouseへの移行:データ、分析、AIのすべてのユースケースに対応するモダンなプラットフォームです。

データブリックスソリューションへの移行

アストラゼネカ

導入事例

AI の活用による創薬の変革

アストラゼネカ、データと NLP の活用で新薬の開発を促進

HSBC

導入事例

機械学習の活用で
モバイルバンキングを刷新

HSBC、機械学習ベースの不正検知機能を活用して 39万人を超える顧客のキャッシュレス取引を管理

スターバックス

導入事例

データと AI の大規模な融合

スターバックス、Databricks の導入により 3 万店舗のオムニチャネル戦略を促進

Comcast

導入事例

エンターテイメントの
未来形

コムキャスト、AI 搭載の音声リモコンでエミー賞に輝く視聴者エクスペリエンスを実現

関連リソース

あなたが必要とするリソースが、全てここに集約されています。画像

関連リソース一覧

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