# Databricksでの画像データ

> Databricksでの画像データ - Sparkを使用して画像ファイルをインポートし、DataRobotへの取込みに適したデータフレームにデータを準備します。

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## Primary page

- [Databricksでの画像データ](https://docs.datarobot.com/ja/docs/api/dev-learning/accelerators/model-building-tuning/image-databricks.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Documentation content

[GitHubでこのAIアクセラレーターにアクセス](https://github.com/datarobot-community/ai-accelerators/blob/main/advanced_ml_and_api_approaches/image_dataprep_classification_databricks/Image%20Data%20Preparation.ipynb)

Visual Artificial Intelligence (AI)を使用すると、他の種類のデータと同様にモデル内の画像を活用できます。 このアクセラレーターでは、Sparkを使用して画像ファイルをインポートし、DataRobotへの取込みに適したデータフレームにデータを準備します。 次に、コードを介してDataRobotを活用して、強力な多クラス画像分類を迅速にトレーニングおよびデプロイします。

DataRobotに画像データを取込む方法は他にもありますが、このノートブックでは、base64エンコーディングを使用して、画像データをデータフレームに直接エンコードします。 この方法を使用すると、関連するすべてのデータを単一のデータフレームに保持することができ、このためDatabricks環境に適しています。 この手法は、さまざまなマルチモーダルデータセットにも及びます。

Databricksの画像データからデプロイされた分類に移動するよう没頭します。