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Machine Learning Operations - Japanese

本コースでは、MLOpsとモデルライフサイクル管理に焦点を当て、機械学習モデルの運用に関する包括的な探求を参加者に提供します。最初のセグメントでは、必須のMLOpsコンポーネントとベストプラクティスをカバーし、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に深く掘り下げ、効率的なモデル管理のためにモデルレジストリとUnity Catalogを連携させてシームレスにナビゲートする方法を実演します。コース終了時には、参加者は実践的な知見とMLOps原則の包括的な理解を獲得し、複雑な機械学習モデル運用環境をナビゲートするために必要なスキルを身につけているでしょう。


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

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。

  • 機械学習の基本概念に関する知識
    • MLflowトラッキングの知識
    • Databricks workspaceおよびノートブックの操作に精通していること
    • Pythonの中級レベルの知識

Upcoming Public Classes

Date
Time
Your Local Time
Language
Price
Aug 28
09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)
-
Japanese
$750.00
Oct 30
09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)
-
Japanese
$750.00

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Building Reliable Conversational Agents with Genie - Japanese

このコースでは、Databricks の Genie Space の設計、構築および保守の方法を学びます。Genie Space は、ビジネスユーザーがガバナンスされたデータについて質問し、コードを書かずに SQL に基づく回答を受け取れる自然言語インターフェースです。

Genie が Databricks の AI/BI 製品ファミリーにどのように位置づけられるか、そして自然言語をどのように信頼できる SQL クエリに変換するかを学びます。このコースでは、正確で一貫性があり、信頼できる結果を提供する Genie Space を作成するために何が必要かに焦点を当てます。

ソースデータの理解とベンチマークの定義から、ナレッジストア のキュレーションツール一式を使った Genie Space の構成と改良まで、完全なエンドツーエンドのワークフローをたどります。これらのツールには、メタデータ、シノニム、プロンプトマッチング、SQL ロジック、サンプルクエリ、テキストの 手順 が含まれます。

また、Databricks One を通じてビジネスユーザーと Genie Space を共有する方法、Unity Catalog のガバナンスがどのように自動的に適用されるかを理解し、モニタリングとユーザーのフィードバックを使って品質を継続的に改善する方法も学びます。

コースを終える頃には、ガバナンスされたセルフサービスの会話型分析を大規模に提供する、本番運用の準備が整った Genie Space を作成および管理できるようになります。

注記:Databricks Academyでは、Databricks環境内での教室セッションをノートブック形式に移行し、講義用スライドデッキの使用を終了します。講義ノートブックはVocareumラボ環境でアクセス可能です。

Languages Available: English | 한국어

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

If you have any questions, please refer to our Frequently Asked Questions page.