Azure Databricksの製品情報（特徴・導入事例）

予測モデル作成

ラベルを指定したデータを学習させ、予測モデルを作成する

正解ラベルの指定と、画像カテゴリー分類

画像と正解ラベルを指定して学習させ、予測モデルを生成して画像をカテゴリー分けする

良品学習

良品画像のみを学習させ、良品と不良品を分類し、良品との相違箇所を検知して不良品を検出する

分割検知

画像を小さい領域に分割し、領域ごとにカテゴリー分けする

教師データの自動生成

教師データの元画像を反転、回転させたり色を変更したりして教師データを自動生成する

精度計算

学習後の予測モデルを使って検知する際に、検知結果の精度を計算する。計算結果は確度のしきい値として利用できる

APIの提供

外部システムから機械学習機能を利用できるAPIを提供する

複数のプログラミング言語対応

統計解析向けのR言語、汎用プログラミング言語のPythonなどを使って機械学習用のプログラミング環境を提供する

ライブラリ（フレームワーク）

機械学習に関するさまざまな機能をあらかじめ組み込んだライブラリ（フレームワーク）を提供する