運用環境の機械学習モデルをAzure Databricks で管理する
機械学習により、データドリブンの意思決定と自動化が可能になりますが、リアルタイムの分析情報を得るためにモデルを運用環境にデプロイすることは困難です。 Azure Databricks には、機械学習モデルを大規模に構築し、トレーニングし、デプロイするための統合プラットフォームが用意されているので、このプロセスを簡略化し、データ科学者とエンジニア間のコラボレーションを促進することができます。
学習の目的
このモジュールでは、次のことについて確認します。
- 特徴エンジニアリングとデータ パイプラインを自動化する
- モデルの開発とトレーニング
- モデル デプロイ戦略
- モデルのバージョン管理とライフサイクル管理
前提条件
このモジュールを開始する前に、Azure Databricks に習熟しておく必要があります。 最初に次のモジュールを完了することを検討してください。