Machine Learning Operations - 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。

このコースは、3つの主要な機械学習デプロイメント戦略を紹介し、Databricks上での各戦略の実装を解説することを目的としています。モデルデプロイメントの基礎を学んだ後、バッチ推論について詳しく取り上げ、バッチ推論シナリオでのモデル活用に関するハンズオンデモおよびラボを提供するとともに、パフォーマンス最適化に関する考慮事項についても説明します。コースの第2部ではパイプラインのデプロイメントを包括的に取り上げ、最終セクションではリアルタイムデプロイメントに焦点を当てます。参加者はハンズオンデモおよびラボに取り組み、Model Serving を使用したモデルのデプロイメントと、リアルタイム推論のための serving endpoint の活用を実践します。

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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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