はじめに
"ディープ ラーニング" は、機械学習の高度な形式であり、人間の脳が学習する方法をエミュレートしようとします。 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、ますます使用されるようになっています。
Azure Databricks は、複数の理由からディープ 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。
- 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、ディープ ラーニング モデルのトレーニングに含まれるマトリックスおよびベクター操作の種類に最適なパフォーマンスが提供されます。
- 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。ディープ ラーニング モデルの分散トレーニングに便利な Horovod などのライブラリも同様です。
このモジュールでは、Azure Databricks で PyTorch を使用する方法に重点を置いて、ディープ ラーニングの主要な原則をいくつか紹介します。
ヒント
ディープ ラーニングの一般的な概要については、「ディープ ラーニング モデルをトレーニングして評価する」モジュールを完了することをお勧めします。には、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より詳しく説明しています。