イントロダクション
ディープ ラーニング は、人間の脳が学習する方法をエミュレートしようとする高度な機械学習の形式です。 ディープ ラーニングは、コンピューター ビジョンや自然言語処理などの人工知能の課題をサポートする複雑なモデルを構築するために使用されるようになっています。
Azure Databricks は、複数の理由でディープ ラーニング モデルをトレーニングするためのプラットフォームの優れた選択肢です。
- これにより、ディープ ラーニング モデルを効果的にトレーニングするために必要な大量のデータを操作できます。
- スケーラブルな GPU ベースのクラスターのサポートが提供されます。これは、ディープ ラーニング モデルのトレーニングに伴うマトリックス操作とベクター操作の種類に最適なパフォーマンスを提供します。
- PyTorch や TensorFlow などの一般的なディープ ラーニング フレームワークは、Azure Databricks ML クラスターにプレインストールされています。たとえば、ディープ ラーニング モデルの分散トレーニングに Horovod などの他の便利なライブラリがあります。
このモジュールでは、Azure Databricks で PyTorch を使用する方法に焦点を当て、ディープ ラーニングの主要な原則の一部を紹介します。
ヒント
ディープ ラーニングのより一般的な概要については、「 ディープ ラーニング モデルのトレーニングと評価 」モジュールを完了することをお勧めします。このモジュールと同じ情報の一部が含まれていますが、追加の概念と実装に関するトピックについて詳しく説明します。