Machine Learning at Scale - Japanese
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。
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。
• Databricks Data Intelligence Platform および基本的なワークスペース操作（クラスターの作成、ノートブックでのコードの実行、基本的なノートブック操作、Git からのリポジトリのインポート）に関する知識
• Pandas、NumPy などのデータ操作ライブラリおよび Scikit-Learn などの機械学習フレームワークを含む、Python の中級プログラミング経験
• DataFrames、変換処理、および分散データ処理のためのアクションを含む、Apache Spark および PySpark の基礎に関する基本的な知識
• モデルのトレーニング、評価、ハイパーパラメータチューニング、およびデプロイメントワークフローを含む、機械学習の概念に関する理解
• テーブルの作成、更新の実行、ファイルの最適化、タイムトラベル機能など、Delta Lake 操作に関する中級レベルの経験
• エクスペリメントのトラッキング、モデルのロギング、およびモデルレジストリの操作における MLflow の基本的な知識
• クラスターアーキテクチャ、並列化、スケーラビリティに関する考慮事項など、分散コンピューティングの概念に関する理解
• Spark 環境内でのデータのクエリおよび操作のための SQL の基本的な知識
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