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現在はあらゆる企業が AI をビジネスに組み込むことでイノベーションを加速したいと望んでいます。しかし、大多数の企業は、分析のための大規模なデータセットの準備、急増する ML フレームワークの管理、開発中のモデルの本番環境への移行に苦労しています。

このワークショップでは、以下の内容を取り扱います。

• 強力なオープンソーステクノロジーを使用して、ML への取り組みをシンプルにし、スケールさせるための大企業向けベストプラクティス
• Databricks Delta の最新アップデートなど、Apache Spark と Databricks についての詳細な知見
• 現在の大企業における事実上の標準的なデータ処理および分析エンジンである Apache Spark™ を活用し、さまざまなデータソースのデータを大規模に統合してデータを準備する方法
• データでモデルをトレーニングし、ML フレームワーク (例: - XGBoost、Scikit-Learn など) で使用するためのベストプラクティスを知る方法
• MLflow を使用して再現可能な環境内で複数のユーザーが実行する実験を追跡し、本番環境へのモデルのデプロイメントを管理する方法

この半日ワークショップに参加して、Unified Analytics によりデータサイエンスとエンジニアリングを統合して ML への取り組みを加速する方法を知り、さらに他の ML や Apache Spark のユーザーと交流して情報交換しましょう。