Introdução
O aprendizado de máquina é a base para a maioria das soluções de inteligência artificial e funciona usando grandes quantidades de dados para treinar modelos preditivos.
Para treinar um modelo preditivo, use uma estrutura de machine learning para determinar uma relação entre os recursos das entidades e os rótulos que você deseja prever para elas. Por exemplo, você pode treinar um modelo para prever o preço esperado de uma casa com base em recursos como o tamanho da propriedade, o número de quartos, o código postal e assim por diante.
O Azure Databricks fornece uma plataforma de processamento de dados baseada no Apache Spark que dá suporte a várias estruturas populares de machine learning; incluindo Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow e outros. Este módulo usa a estrutura de machine learning do Spark MLlib para mostrar exemplos, mas os princípios que ele descreve se aplicam a todas as estruturas de machine learning.