まとめ

完了

ディープ ラーニングは、高度な機械学習モデルをトレーニングするために使用できる強力な手法です。 Azure Databricks は、スケーラビリティとデータ レイク内の大量のデータを操作する機能により、ディープ ラーニング モデル トレーニングに適したプラットフォームを提供します。

PyTorch や TensorFlow など、PySpark で実行される任意のディープ ラーニング ライブラリを使用できます。また、Horovod を使用して、これらのフレームワークのトレーニング タスクをクラスター ノード全体に分散できます。

ヒント

Azure Databricks のディープ ラーニングの詳細については、「Azure Databricks でのディープ ラーニングの推奨事項」を参照してください。