機械學習

オープンなレイクハウスdatabricksのののプラットフォームは學習のためののの準備準備やや處理處理を效率化し，，チームチーム間ののコラボレーションをを支援支援ししし実験実験実験本番までまでまでまでまでまでまでまでまでまで

機械學習データシンプルに

Databricks MLは，ななレイクハウスアーキテクチャをとして構築れており，三角洲湖がれい。機械チームによる，あらゆる規模，データデータののアクセスアクセス，，，探索探索，準備をを可能可能ににししますます。。データデータエンジニアリングエンジニアリングののののサポートなし，特徴特徴特徴特徴

実験追跡ガバナンスの自動化

mlflowによりによりを自動に追跡，トレーニング実行ごとパラメータ，メトリクスメトリクス，，データデータデータとコードのバージョンバージョン，，モデルモデルのの成果物物をを記錄記錄記錄できます。。。実行にて結果を再現しすることも可能です。環境にに最適最適なななモデルモデルのバージョンバージョンを特定特定ししたた後はは，モデルモデルレジストリレジストリレジストリにしししし

モデルレジストリモデルライフサイクル管理管理

さたをすると，，レジストリを使用使用モデルののライフサイクルををををををををををを同同同同管理できますます。。モデルモデルのバージョンバージョン管理やや移動移動移動は，実験，，ステージングステージングステージングステージングステージング，管理，のアクセスに従って承認やガバナンスフローフローと統合統合さされれてています。またまた，ややメールの通知通知

mlモデルの規模をレイテンシでで

モデルからは本番環境モデルをを迅速迅速に展開するするバッチスコアリングバッチスコアリングバッチスコアリングやややや，，，，，，，，，，，，，，ややややややややややややややののののののののののののエンドエンドポイントポイント機能機能するするするするするするするmlflowモデルのフォーマットkubernetes上のののののでコンテナコンテナコンテナコンテナ，，デバイスへへののモデルのなど，，さまざまさまざまなな展開展開でエコエコ