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Databricks で構築するエンドツーエンドの深層学習パイプライン

深層学習(DL)モデルは、金融サービスにおける不正検知、メディアにおけるパーソナライゼーション、ヘルスケアにおける画像認識など、あらゆる業界のユースケースに適用されています。このような応用範囲の拡大により、深層学習技術の使用は、ほんの数年前に比べてはるかに容易になっています。 TensorFlow や Pytorch などよく使用される深層学習フレームワークは、精度の高いパフォーマンスを発揮できるまでに成熟しています。 マネージド MLflow を備えた Databricks のレイクハウスプラットフォームのような機械学習(ML)環境では、 Horovod や Pandas UDF などのツールを使用した深層学習の分散実行が非常に容易になりました 。 課題 現在でも引き続き残っている主要な課題の 1 つは、制御・再現可能な方法で深層学習の機械学習パイプラインを自動化し、運用を最適化することです。 Kubeflow のような技術はソリューションを提供していますが、多くの場合、深い専門知識を必要とし、利用可能なマネー