Machine Learning Model Development - Japanese
この包括的なコースでは、Databricks上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、人気のあるMLライブラリを使用したハンズオンデモとワークフローに重点を置きます。参加者は、回帰分析やクラスタリングといった主要な機械学習技術を探求しながら、Databricksの強力な機能を活用します。コースでは、モデル追跡のためのMLflow統合、特徴量管理のためのDatabricks Feature Store、ハイパーパラメータ調整のためのOptunaをカバーします。さらに、Databricks AutoMLによるモデルトレーニングの高速化手法も学びます。コース終了時には、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習得できます。
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。:
• 機械学習における基本概念の理解（例：回帰モデルと分類モデルの違い）• Databricks workspace、ノートブックの知識
• Pythonの中級レベルの知識
• 機械学習ライブラリ（例：scikit-learn）の基本知識
• Unity CatalogおよびMLflowの知識があれば尚可
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