Введення
Машинне навчання є основою для більшості рішень штучного інтелекту і працює за допомогою великих обсягів даних для навчання передбачуваним моделям.
Щоб навчити прогностивну модель, ви використовуєте структуру машинного навчання, щоб визначити зв'язок між функціями сутностей і етикетками , які потрібно передбачити для них. Наприклад, ви можете навчити модель прогнозувати очікувану ціну будинку на основі таких функцій, як розмір нерухомості, кількість спалень, поштовий індекс тощо.
Azure Databricks надає платформу обробки даних на основі Apache Spark, яка підтримує кілька популярних платформ машинного навчання; зокрема Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow тощо. Цей модуль використовує інфраструктуру машинного навчання Spark MLlib для відображення прикладів, але принципи, які він описує, застосовуються до всіх платформ машинного навчання.