機械学習のチュートリアルMachine learning tutorial

注意

Databricks Runtime ML は、Azure Databricks で機械学習モデルを開発およびデプロイするための包括的なツールです。Databricks Runtime ML is a comprehensive tool for developing and deploying machine learning models with Azure Databricks. これには、最も一般的な機械学習ライブラリとディープラーニングライブラリに加えて、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルを追跡および管理するための機械学習プラットフォーム API である Mlflowも含まれています。It includes the most popular machine learning and deep learning libraries, as well as MLflow, a machine learning platform API for tracking and managing the end-to-end machine learning lifecycle. 詳細については 、Machine learning とディープラーニングガイド を参照してください。See Machine learning and deep learning guide for details.

Apache Spark machine learning ライブラリ (MLlib) を使用すると、データ科学者は、分散データ (インフラストラクチャ、構成など) を囲む複雑さを解決するのではなく、データの問題とモデルに焦点を当てることができます。The Apache Spark machine learning library (MLlib) allows data scientists to focus on their data problems and models instead of solving the complexities surrounding distributed data (such as infrastructure, configurations, and so on). チュートリアル notebook では、データの読み込みと前処理、MLlib アルゴリズムを使用したモデルのトレーニング、モデルのパフォーマンスの評価、モデルのチューニング、および予測の手順について説明します。The tutorial notebook takes you through the steps of loading and preprocessing data, training a model using an MLlib algorithm, evaluating model performance, tuning the model, and making predictions. また、MLlib パイプラインと Mllib 機械学習プラットフォームの使用方法についても説明します。It also illustrates the use of MLlib pipelines and the MLflow machine learning platform.

ノートブックNotebook

クラスターの Databricks Runtime バージョンに対応する notebook を使用します。Use the notebook that corresponds to the Databricks Runtime version on your cluster. 機械学習の例については、「 machine learning とディープラーニングガイド」を参照してください。For more machine learning examples, see Machine learning and deep learning guide.

MLlib notebook (Databricks Runtime 7.0 以降) を使ってみるGet started with MLlib notebook (Databricks Runtime 7.0 and above)

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MLlib notebook (Databricks Runtime 5.5 LTS または 6.x) を使ってみるGet started with MLlib notebook (Databricks Runtime 5.5 LTS or 6.x)

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