チュートリアル: AI と機械学習の概要

このセクションのノートブックは、Mosaic AI で AI と機械学習をすぐに開始できるように設計されています。 各ノートブックを Databricks ワークスペースにインポートして実行できます。

これらのノートブックは、データの読み込みや準備など、AI のライフサイクル全体で Databricks を使用する方法を示しています。モデルのトレーニング、チューニング、推論。モデルのデプロイと管理。

従来の ML チュートリアル

ノートブック	必要条件	特徴量
エンドツーエンドの例	Databricks Runtime ML	Unity Catalog 、分類モデル、 MLflow 、 HyperoptとMLflowによるハイパーパラメータの自動調整、 XGBoost
scikit-learnによる機械学習	Databricks Runtime ML	Unity Catalog 、分類モデル、 MLflow 、 HyperoptとMLflowによるハイパーパラメータの自動調整
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 を使用した自動ハイパーパラメーター調整
ディープラーニング with TensorFlow Keras	Databricks Runtime ML	ニューラルネットワークモデル、インライン TensorBoard、Hyperoptと MLflowによるハイパーパラメータの自動調整、自動ロギング、モデルレジストリ