Machine Learning Model Development - Japanese
この包括的なコースでは、Databricks で従来の機械学習モデルを開発するための実践的なガイドを提供し、一般的な ML ライブラリを使用した実践的なデモンストレーションとワークフローに重点を置いています。 参加者は、Databricks の強力な機能を活用しながら、回帰やクラスタリングなどの主要な機械学習手法を学習します。 このコースでは、モデル追跡のためのMLflow統合、機能管理のためのDatabricks Feature Store、ハイパーパラメーター調整のためのOptunaについて説明します。 さらに、参加者は、自然言語、MCP 接続、指示、スキルを使用して機械学習ライフサイクル全体をガイドする Databricks の AI 搭載コーディングアシスタントである Genie Code を使用して、モデル開発を加速する方法を学びます。 このコースを修了すると、学習者は Databricks 環境で機械学習モデルを効率的に開発、最適化、デプロイするための実践的なスキルを身に付けることができます。
Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어
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。:
• Databricks Data Intelligence Platform およびワークスペースの基本操作（クラスターの作成、ノートブックでのコード実行、ノートブックの基本操作、Gitからのリポジトリインポート）に精通していること
• Pythonによる中級レベルのプログラミング経験（データ操作ライブラリ（pandas、numpy）やAPI（databricks-sdk、RESTエンドポイント）の活用を含む）
• 実験の追跡、モデルのロギング、モデルレジストリの操作、モデルのバージョン管理に関するMLflowの基礎知識
• モデルのトレーニング、評価、バッチ推論、リアルタイムデプロイメントの概念を含む、機械学習の基礎知識
• データガバナンスおよびモデルレジストリ管理のためのUnity Catalogの中級レベルの経験
• フィーチャーテーブル、フィーチャールックアップ、オフライン／オンラインのfeature storesを含む、フィーチャーエンジニアリングの概念に関する基本的な知識
• Delta Lakeの操作（テーブルの作成、更新の実行、ファイルの最適化、リキッドクラスタリング）およびデータストレージの最適化手法に関する理解
• 分散データ処理およびユーザー定義関数（UDF）のためのApache SparkおよびPySparkに関する基礎知識
Outline
モデル開発ワークフロー
• モデル開発と MLflow
• モデルのパフォーマンスの評価
ハイパーパラメーターのチューニング
• ハイパーパラメーター チューニングの基礎
• Optunaによるハイパーパラメータ調整
エージェンティック機械学習
• Genie Codeの紹介
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