モデル開発を調べる
機械学習モデルの開発とトレーニングを始める場合は、強力なデータ処理機能とコラボレーション環境を提供する Azure Databricks を使用できます。
まず、モデルの開発とトレーニング時に役立つ Azure Databricks の機能を見てみましょう。 その後、個人とそのチームが効率的に作業し、共同作業するのに役立ついくつかの機能について確認できます。
Azure Databricks を使用して機械学習モデルを開発する
モデルの開発時に、Azure Databricks で使用できるさまざまな機能を使用して、次のことができます。
- アルゴリズムの選択とハイパーパラメーターのチューニングを自動化する。
- モデルトレーニング実験を追跡する。
- 機械学習モデルを管理する。
- モデルのパフォーマンスと精度を評価する。
- モデルをデプロイして統合する。
これらの各機能を確認しましょう。
アルゴリズムの選択を自動化する
開発時は、さまざまな "アルゴリズム" と "ハイパーパラメーター" を試して、どの構成が最適な機械学習モデルになるかを把握する必要があります。
アルゴリズムの選択、ハイパーパラメーター調整、モデル評価を迅速かつ簡単に自動化するには、自動機械学習 (AutoML) を使用できます。
AutoML を使用すると、モデル開発プロセスを簡略化し、結果の解釈とデータに基づいた意思決定に集中できるようになります。
ヒント
詳細については、Azure Databricks AutoML に関する記事を参照してください。
ハイパーパラメーターのチューニングを実行する
ハイパーパラメーター調整は機械学習モデルを最適化するための重要なステップであり、Azure Databricks にはこのプロセスを合理化するツールが用意されています。
AutoML を使用してハイパーパラメーター調整を自動的に実行するだけでなく、Hyperopt を使用してさまざまなハイパーパラメーター構成を効率的に調査し、最もパフォーマンスの高いモデルを特定することもできます。
ヒント
詳細については、Azure Databricks でのハイパーパラメーター調整に関する記事を参照してください。
ハイパーパラメーター調整によってモデル トレーニングを最適化することで、モデルの正確性とパフォーマンスを向上させることができます。
実験を使用してモデル トレーニングを追跡する
Azure Databricks では、scikit-learn、TensorFlow、PyTorch などの一般的なフレームワークを使用して機械学習モデルをトレーニングし、評価することができます。
また、分散コンピューティング クラスター上でモデルをトレーニングし、大規模なデータセットやコンピューティング集中型のアルゴリズムを使用する場合のトレーニング時間を大幅に短縮することもできます。
モデルをより効果的に開発するために、完全な機械学習ライフサイクルを管理するオープンソース フレームワークである MLflow と統合することで、実験を使用してトレーニングしたモデルを追跡できます。
MLflow には、実験の追跡、コードのパッケージ化、モデルの共有のための機能が用意されており、開発プロセス全体を通じて再現性とコラボレーションを確保できます。
実験には、すべての入力と出力を含め、モデル トレーニング ワークロードを再現するために必要なすべてのメタデータが含まれています。 出力には、その実験のモデルのパフォーマンスを評価するさまざまなメトリックと視覚化を含めることができます。 モデル トレーニングを追跡する場合、さまざまな構成を使用してトレーニングしたさまざまなモデルを簡単に比較し、ニーズに最適なモデルを見つけることができます。
ヒント
詳細については、Azure Databricks での機械学習ライフサイクル管理に MLflow を使用する方法に関する記事を参照してください。
Azure Databricks で効率的に作業と共同作業を行う
機械学習ワークロードのエンドツーエンドのライフサイクルに Azure Databricks を使用すると、作業と共同作業をより効率的に行うことができるさまざまな機能を利用できます。
ワークスペース内のコードで共同作業を行う
Azure Databricks には、データ科学者とエンジニアが統合環境で共同作業できるコラボレーション ワークスペースが用意されています。
このプラットフォームは、Python、R、Scala、SQL などのさまざまなプログラミング言語をサポートしているため、個人とそのチーム メンバーは任意のツールや言語を使用できます。 共同作業環境では、ノートブック、視覚化、分析情報を共有できるため、生産性が向上し、チームワークが促進されます。
バージョン コントロールを使用してコードを管理する
バージョンコントロールを使用することは、コードの変更を管理し、チームと共同作業を行うために不可欠です。
Azure Databricks は Git と統合されているため、ノートブックとスクリプトのバージョン コントロールを可能にします。 Databricks ワークスペースを Git リポジトリに接続することで、変更の追跡、以前のバージョンへの戻し、チームとの共同作業をより効果的に行うことができます。
Azure Databricks で Git 統合を設定するには:
- Git リポジトリに接続する:Databricks ワークスペースで、
User Settingsに移動し、Git プロバイダー (GitHub、GitLab、Bitbucket など) を構成します。 Git 資格情報を使用して認証し、リポジトリに接続します。 - リポジトリをクローンする:Databricks UI を使用して、ワークスペースにリポジトリをクローンします。 リポジトリにクローンすると、Databricks 内でコードを直接操作し、変更をリポジトリにコミットできます。
- 変更のコミットとプッシュ:ノートブックまたはスクリプトに変更を加えたら、Git 統合を使用して変更をコミットし、リモート リポジトリにプッシュします。 Git 統合を使用すると、作業が確実にバージョン管理され、バックアップされます。
ヒント
詳細については、Git と Databricks Git フォルダーとの統合に関する記事を参照してください。
継続的インテグレーションと継続的デプロイ (CI/CD) を実装する
Azure Databricks では、機械学習モデルの CI/CD プラクティスがサポートされており、モデルのデプロイと監視を自動化できます。 Azure DevOps や GitHub Actions などのツールと統合することで、モデルが継続的にテスト、検証、更新されるように、自動化されたパイプラインを実装できます。 この機能は、運用環境でモデルの精度と信頼性を維持するために不可欠です。
Azure Databricks には、モデルの開発とトレーニングのための包括的でスケーラブルなプラットフォームが用意されています。 そのコラボレーション ワークスペース、高度なデータ処理機能、他の Azure サービスとのシームレスな統合は、ハイパフォーマンスの機械学習モデルの構築とデプロイを検討しているデータ科学者やエンジニアにとって理想的な選択肢となります。