MLflowの実験追跡
オープンソースまたはマネージド型の MLflow を使用して、数十万件もの実験を追跡、比較、視覚化します。
分散型機械学習向け自動ハイパーパラメータチューニング
PySpark MLlib の相互検証との密接な統合により、MLflow で MLlib 実験を自動的に追跡します。
シングルノードの機械学習向け自動ハイパーパラメータチューニング
拡張された Hyperopt と MLflow への自動追跡により、最適化および分散されたハイパーパラメータ検索を実行します。
シングルノードの機械学習向け自動モデル検索
拡張された Hyperopt と MLflow への自動追跡により、最適化および分散された条件付きハイパーパラメータ検索を実行します。
Databricks LabsのAutoMLツールキット
自動化されたエンドツーエンドのモデル構築パイプラインは、Databricks Labsのカスタムソリューションからご利用できます。詳細については、お問い合わせください。
MicrosoftのAzure Machine Learning
Azure Databricks とMicrosoftのAzure Machine Learning との統合により、サービスの自動機械学習機能へのアクセスが可能になります。これらを組み合わせることで、Azure のエンドツーエンドの機械学習ソリューションが提供されます。
DataRobot
DatabricksにDataRobot を統合すると、Databricksのユーザーには自動モデリング機能が付加され、問題に対して最適な機械学習モデルをすばやく特定して使用できます。