Azure Databricks AutoMLによる機械学習の自動化

機械学習パイプラインをゼロから構築するのは、時間がかかり複雑な作業になることがあります。Azure Databricks AutoMLは、モデルの選択、ハイパーパラメータの調整、特徴量エンジニアリングを自動化することで、このプロセスを簡素化します。このテキストベースのコースでは、Databricksワークスペース内で直接自動機械学習を活用し、高品質なモデルを生成する方法を学びます。手動による実験から、データサイエンスプロジェクトを加速させる自動化された追跡可能なワークフローへと移行しましょう。 学習内容: - 自動機械学習の基本概念とDatabricksアーキテクチャを理解する。 - 分類、回帰、予測タスクのためのAutoML実験を設定・実行する。 - 主要な指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価し、データに最適な候補を選択する。 - 統合されたMLflow機能を使用して、実験を追跡しモデルバージョンを管理する。 - トレーニング済みモデルを本番環境のエンドポイントにデプロイし、リアルタイムまたはバッチスコアリングを行う。 本コースは、コアとなる定義とワークスペースのセットアップから始まり、データ準備、実験の実行、モデル評価へと進みます。最後には、モデルの登録やデプロイといった重要なMLOpsの実践について学びます。このコースは、深いプログラミング経験がなくても機械学習の自動化を始めたいと考えているデータサイエンティスト、アナリスト、開発者を対象としています。今すぐ読み始めて、機械学習の開発ワークフローを効率化しましょう。