Feature Engineering at Scale - Japanese

このコースでは、Databricks Lakebase を永続化バックエンドとして使用し、会話の中でもセッションをまたいでも記憶する AI エージェントの構築方法を学びます。受講者は、LangGraph の Checkpointer システムが短期メモリ（セッション内での会話の継続性）をどのように提供し、LangGraph の Store が長期メモリ（セッションをまたぐユーザー設定）をどのように提供するか、そのいずれもが Lakebase Autoscaling に支えられていることを学びます。受講者はこれらのメモリシステムをノートブックで構築・テストし、MLflow トレースを通じてエージェントの挙動を観察し、完全にステートフルなエージェントを Databricks App としてデプロイします。

注意：SCORM講義を受講する際は、コンテンツを最後まで完了した後、SCORMウィンドウを閉じてください。SCORMモジュールが完了として記録されなくなる場合があるため、「次のレッスン」ボタンはクリックしないでください。

このコースでは、従来のソフトウェアテストでは対応できない非決定論的なAIシステム固有の課題に取り組みながら、MLflowの評価Frameworkを使用してAIエージェントを体系的に評価する方法を学びます。受講者は、Unity Catalogに登録され、Unity Gatewayを通じてモデルを呼び出す共有ツール呼び出しエージェントを評価します。その際、正確性や安全性などの一般的な基準には組み込みジャッジを、ビジネス固有の要件にはガイドラインジャッジを、専門的なニーズにはカスタムジャッジを使用します。コースでは、厳選されたデータセットを使用したオフライン評価と、Unity CatalogへのMLflow Tracesの保存を含むオンライン本番運用モニタリングの両方を取り上げます。受講者はMLflow Tracingを使用してエージェントの実行パターンを把握し、開発者およびDatabricks Appを通じてエージェントをレビューする専門家から人間のフィードバックを収集します。実践的なデモとラボを通じて、AIエージェント開発ライフサイクル全体にわたって継続的な品質向上を促進する評価Workflowsを作成するスキルを習得します。

注：SCORM形式の講義ファイルをご利用の際は、コンテンツをすべて終了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「next lesson」ボタンをクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了として認識されなくなる可能性があります。

このコースでは、Databricks Data + AI Platform を使用してシンプルなデータサイエンスと機械学習のワークフローを実行するための基本的なスキルを習得します。ワークスペースのツアーを通じて全体像を把握し、ノートブックの操作方法を学びます。探索的データ解析と特徴量エンジニアリングを探索し、MLflow を使用してモデルを追跡・管理し、Databricks Genie Code を使用してエクスペリメントを行い、Databricks Model Serving でモデルをデプロイします。最後に、これらのスキルを統合した包括的なラボで、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクル全体を学びます。

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