Machine Learning Operations - Japanese

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。

注: Databricks Academyは、Databricks環境内の教室セッションをノートブックベースの形式へ移行しており、講義でのスライドデッキの使用を終了します。講義用ノートブックはVocareumのラボ環境で利用できます。

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

Skill Level

Associate

Duration

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。

• Databricks Data Intelligence Platform および基本的なワークスペース操作（クラスターの作成、ノートブックでのコード実行、基本的なノートブック操作、Git からの Repos インポート）に関する知識

• Python の中級プログラミング経験（pandas、numpy などのデータ操作ライブラリおよび APIs（REST エンドポイント、JSON ペイロード）の使用を含む）

• エクスペリメントのトラッキング、モデルのロギング、モデルレジストリの操作、およびモデルライフサイクル管理のための MLflow に関する基本的な知識

• モデルのトレーニング、評価、デプロイメントワークフロー、およびパフォーマンスモニタリングの概念を含む、機械学習の基礎に関する理解

• データ品質評価、特徴量エンジニアリング、モデルテスト、および継続的なモニタリング手法を含む MLOps の概念に関する知識

• クラウドプラットフォームおよび開発ツールのコマンドラインインターフェースと認証設定に関する基本的な経験

• Lakeflow ジョブおよびワークフローのオーケストレーション概念（タスクの依存関係、条件付きロジック、スケジューリング、通知）に関する理解

• パフォーマンスメトリクスおよび異常検出を含む、モデルモニタリングとドリフト検出の原則に関する基本的な知識

Outline

モダン MLOps

• はじめに

• MLOps の定義

• MLOps on Databricks

• デモ: Lakeflow ジョブの UI を使用したセットアップと管理

• ラボ: LakeFlow Jobs の作成と管理（UI を使用）

MLOps ソリューションの設計

• 独自のMLOps原則

• 推奨される MLOps アーキテクチャ

• デモ: 機械学習パイプライン（Databricks API）

• デモ: Databricks CLI を使用したモデルテストジョブ

• ラボ: Jobs と Databricks CLI を使用したモデルのデプロイ

実装とモニタリング MLOps ソリューション

• MLOps Stacks の実装（オプション）

• モデルモニタリングの種類

• 機械学習におけるモニタリング

• デモ: データプロファイリングダッシュボード

• ラボ: モデルモニタリング

Upcoming Public Classes

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Date	Time	Your Local Time	Language	Price	Dec 17	09 AM - 01 PM (Asia/Tokyo)	-	Japanese	$750.00

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Advanced Machine Learning with Databricks - Japanese

このコースはデータサイエンティストおよび機械学習の実務者を対象としており、4時間のモジュールが2つで構成されています。

Machine Learning at Scale

このコースでは、Apache Spark のアーキテクチャと、Databricks における機械学習ワークロードへの応用について、理論的および実践的な知識を習得します。データ準備、モデルのトレーニング、およびデプロイメントに Spark を活用するタイミングを学ぶとともに、Spark ML および pandas APIs on Spark を使った実践的な経験を積みます。また、ハイパーパラメータチューニングや Spark を用いた Optuna のスケーリングといった高度な概念についても学習します。さらに、包括的なモデルのパッケージングとガバナンスのために、アソシエイトコースで紹介された MLflow や Unity Catalog などの機能および概念を活用します。

Advanced Machine Learning Operations

このコースでは、機械学習ライフサイクルと MLOps に関する包括的な理解を提供し、データおよびモデル管理、テスト、スケーラブルなアーキテクチャのベストプラクティスを重点的に取り上げます。CI/CD、パイプライン管理、環境の分離などの主要な MLOps コンポーネントを網羅しながら、Declarative Automation Bundles (DABs)、Lakeflow ジョブ、Model Serving など、自動化およびインフラ管理のための Databricks のツールを紹介します。モニタリング、カスタムメトリクス、ドリフト検出、モデルロールアウト戦略、A/B テスト、および信頼性の高い MLOps システムの原則について学び、Databricks における機械学習プロジェクトの実装と管理を総合的なビューで理解できるようになります。