Machine Learning at Scale - Japanese

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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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、およびフェデレーテッド共有に重点を置いています。具体的には、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アクセス制御からの移行、監査およびコストモニタリングのため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データ品質モニタリングのデプロイ、影響分析とコンプライアンスのためのリネージの解釈、そして安全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びます。

注：SCORM講義ファイルの場合は、コンテンツを完了した後、必ずSCORMウィンドウを閉じてください。「次のレッスン」ボタンはクリックしないでください。クリックすると、SCORMモジュールが完了済みとして記録されない可能性があります。

このコースでは、機械学習モデルの操作に関する包括的な探求を通じて、MLOps およびモデルライフサイクル管理に焦点を当てながら参加者をガイドします。最初のセグメントでは、MLOps の重要なコンポーネントとベストプラクティスを取り上げ、機械学習モデルを効果的に運用するための強固な基盤を参加者に提供します。コースの後半では、モデルライフサイクルの基礎を掘り下げ、効率的なモデル管理のために Unity Catalog と連携したモデルレジストリを使用してライフサイクルをシームレスに活用する方法を実演します。コースの終わりには、参加者は実践的な知見を得るとともに、MLOps の原則に関する総合的な理解を深め、機械学習モデルの操作という複雑な領域をナビゲートするために必要なスキルを身に付けることができます。

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。