Advanced Machine Learning Operations - Japanese

このコースでは、機械学習ライフサイクルと MLOps に関する包括的な理解を提供し、データおよびモデル管理、テスト、スケーラブルなアーキテクチャのベストプラクティスを重点的に取り上げます。CI/CD、パイプライン管理、環境の分離などの主要な MLOps コンポーネントを網羅しながら、Declarative Automation Bundles (DABs)、Lakeflow ジョブ、Model Serving など、自動化およびインフラ管理のための Databricks のツールを紹介します。モニタリング、カスタムメトリクス、ドリフト検出、モデルロールアウト戦略、A/B テスト、および信頼性の高い MLOps システムの原則について学び、Databricks における機械学習プロジェクトの実装と管理を総合的なビューで理解できるようになります。

注: Databricks Academyは、Databricks環境内の教室セッションをノートブックベースの形式へ移行しており、講義でのスライドデッキの使用を終了します。講義用ノートブックはVocareumのラボ環境で利用できます。

Skill Level

Professional

Duration

Prerequisites

このコンテンツは、以下のスキル/知識/能力を持つ参加者向けに開発されています。

• 管理者権限を持つ Databricks ワークスペースへのアクセスと、基本的な Databricks 操作（クラスターの作成、ノートブックの実行、基本的なノートブック操作）への習熟

• リポジトリ管理および GitHub 連携のための Personal Access Token（PAT）設定を含む、Git バージョン管理の中級レベルの経験

• 自動デプロイメントプロセスのための CI/CD ワークフロー、パイプライン設定、および DevOps コンセプトの基本的な知識

• Python の中級レベルのプログラミング経験、モデルのトラッキングと管理のための MLflow、およびデータガバナンスのための Unity Catalog に関する知識

• 特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング、検証、およびデプロイメントの概念を含む、機械学習モデル開発ライフサイクルへの習熟

• コマンドラインインターフェース、特に Databricks CLI のインストール、設定、およびアクセストークンを使用した認証に関する経験

• A/B テスト、トラフィック分散、およびリアルタイム推論の概念を含む、モデルデプロイメント戦略の理解

• ジョブの作成、タスクの依存関係、およびワークフローのオーケストレーションのための LakeFlow ジョブの基本的な知識

Outline

機械学習操作の概要

• MLOps のレビュー

• 開発からデプロイメントまでの効率化

MLOps を Databricks で効率化する

• MLOps の効率化

• MLOps を Databricks で効率化する

• デモ: Databricks CLI を使用した CI/CD パイプラインの構築

• ラボ: CI/CD パイプラインを Databricks CLI で構築する

Databricks を使用したモデルロールアウト戦略

• 包括的なテストの自動化

• デモ: 一般的なテスト戦略

• デモ: Lakeflow ジョブを使用した統合テスト

• Databricks を使用したモデルロールアウト戦略

• デモ: Databricks AI Model Serving を使用したモデルロールアウト戦略

• ラボ: Lakeflow ジョブを使用したロールアウト戦略

データプロファイリング

• データプロファイリング

• デモ: データプロファイリングモデル品質

• ラボ: モニタリングドリフトとデータプロファイリング

機械学習アセットをコードとして構築する

• 機械学習アセットをコードとして構築する

• デモ: 宣言型オートメーションバンドルの操作

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Advanced Machine Learning with Databricks - Japanese

このコースはデータサイエンティストおよび機械学習の実務者を対象としており、4時間のモジュールが2つで構成されています。

Machine Learning at Scale

このコースでは、Apache Spark のアーキテクチャと、Databricks における機械学習ワークロードへの応用について、理論的および実践的な知識を習得します。データ準備、モデルのトレーニング、およびデプロイメントに Spark を活用するタイミングを学ぶとともに、Spark ML および pandas APIs on Spark を使った実践的な経験を積みます。また、ハイパーパラメータチューニングや Spark を用いた Optuna のスケーリングといった高度な概念についても学習します。さらに、包括的なモデルのパッケージングとガバナンスのために、アソシエイトコースで紹介された MLflow や Unity Catalog などの機能および概念を活用します。

Advanced Machine Learning Operations

Machine Learning at Scale - Japanese

Data Governance at Scale - Japanese

このコースでは、Unity Catalog を使用して Databricks 上でデータガバナンスをスケールで実装する方法を学びます。属性ベースのアクセス制御、オブザーバビリティ、フェデレーテッド共有に重点を置いています。管理されたタグを使用した ABAC の設定、レガシーのきめ細かいコントロールからの移行、監査およびコストモニタリング用のシステムテーブルの有効化と使用、データおよびモデル品質のための Data Quality Monitoring のデプロイ、影響とコンプライアンスのためのリネージの解釈、セキュアなクロスクラウドコラボレーションのためのフェデレーテッドガバナンスと Delta Sharing パターンの適用について学習します。