Machine Learning Model Deployment - Japanese

Analytics Fundamentals は、Databricks Platform 上のモダンアナリティクスへの理解を深めるための入門コースです。このコースでは、モダンアナリティクスの5つの柱を取り上げます。すなわち、Lakehouse アーキテクチャ、Databricks SQL を使用した SQL ベースの ETL に重点を置いたデータ変換、統合セマンティクス、AI を活用したダッシュボード、そして Genie によるコンバーセーショナルアナリティクスです。

このコースでは、Databricks 上で Generative AI エージェントをデプロイおよびモニタリングするためのエンドツーエンドのライフサイクルを取り上げます。参加者は、Declarative Automation Bundles（DABs）を使用してエージェントを Databricks Apps としてデプロイする方法、Model Context Protocol（MCP）を介してツールを統合する方法、MLflow Tracing でエージェントをインストルメント化する方法、およびスコアラー、マルチターンジャッジ、オンライン評価を使用して本番運用品質を評価する方法を学びます。ハンズオンのデモとラボを通じて、参加者は Databricks プラットフォーム上で本番運用グレードの AI エージェントを構築、観察、およびモニタリングする実践的な経験を積むことができます。

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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。

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