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Machine Learning Model Deployment - Japanese

このコースでは、3 つの主要な機械学習展開戦略について紹介し、それぞれの戦略を Databricks に実装する方法を説明します。このコースでは、モデル展開の基礎を探った後にバッチ推論について掘り下げ、バッチ推論シナリオでモデルを活用するための実践的なデモンストレーションとラボ、およびパフォーマンスの最適化に関する考慮事項について説明します。このコースの第2部ではパイプラインの展開について包括的に説明し、最後のセクションではリアルタイムの展開に焦点を当てます。受講者は実践的なデモンストレーションとラボに参加し、モデルサービングを使ってモデルをデプロイして、サービング エンドポイントを利用してリアルタイム推論を行います。


Languages Available: English | 日本語 | Português BR

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

このコンテンツを受講する前に、少なくとも次のことに関する知識が必要です。

  • 機械学習モデルの基礎知識
  • モデル ライフサイクルと MLflow コンポーネントの知識
  • Databricks Workspace とノートブックに関する理解
  • Python に関する中級レベルの知識

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