Azure Databricks での機械学習の概要
このノートブックでは、Azure Databricks の機械学習モデルのトレーニングの概要を簡単に説明します。 モデルをトレーニングするには、Databricks Runtime ML にプレインストールされている scikit-learn などのライブラリを使用できます。 さらに、MLflow を使用してトレーニング済みのモデルを追跡し、Hyperopt を SparkTrials と併用してハイパーパラメーターのチューニングをスケーリングできます。
このチュートリアルでは、MLflow を使用してモデルの開発を追跡し、Hyperopt を使用してモデルのパフォーマンスを向上させる、単純な分類モデルをトレーニングします。 モデルのライフサイクル管理やモデル推論など、Databricks での機械学習の実運用の詳細については、機械学習のエンドツーエンドの例に関する記事を参照してください。
Azure Databricks をすばやく開始するためのその他のノートブック例については、「チュートリアル: ML を開始する」を参照してください。