チュートリアル: ML の概要

この記事のノートブックは、Azure Databricks で機械学習をすぐに開始できるように設計されています。 Azure Databricks ワークスペースに各ノートブックをインポートして実行できます。

これらのノートブックは、機械学習のライフサイクル全体 (データの読み込みと準備、モデルのトレーニング、調整、および推論、モデルのデプロイと管理など) を通して Azure Databricks を使用する方法を示しています。 ハイパーパラメーターの自動チューニング用の Hyperopt、モデル開発用の MLflow 追跡と自動ログ記録、モデル管理用のモデル レジストリなどの便利なツールの紹介もしています。

scikit-learn ノートブック

ノートブック	必要条件	機能
機械学習のチュートリアル	Databricks Runtime ML	分類モデル、MLflow、Hyperopt および MLｆlow を使用したハイパーパラメーターの自動チューニング
エンド ツー エンドの例	Databricks Runtime ML	分類モデル、MLflow、 Hyperopt および MLflow を使用したハイパーパラメーターの自動チューニング、モデル レジストリ、モデルの提供

Apache Spark MLlib ノートブック

ノートブック	必要条件	機能
MLlib を使用した機械学習	Databricks Runtime ML	ロジスティック回帰モデル、Spark パイプライン、MLlib API を使用したハイパーパラメーターの自動チューニング

ディープ ラーニング ノートブック

ノートブック	必要条件	機能
TensorFlow Keras を使用したディープ ラーニング	Databricks Runtime ML	ニューラル ネットワーク モデル、インライン TensorBoard、Hyperopt および MLflow を使用したハイパーパラメーターの自動チューニング、自動ログ記録、モデル レジストリ