使用 Azure Databricks 实现机器学习解决方案

Azure Databricks 是一种云服务，可为使用 Apache Spark 的数据分析提供可缩放的平台。

Azure Databricks 基于 Apache Spark 构建，可支持数据工程师和分析师运行 Spark 作业来大规模转换、分析和可视化数据。

机器学习涉及到使用数据训练预测模型。 Azure Databricks 支持多个可用于训练模型的常用机器学习框架。

MLflow 是一个开放源代码平台，用于在 Azure Databricks 中管理原生支持的机器学习生命周期。

优化超参数是机器学习的一个重要组成部分。 在 Azure Databricks 中，可以使用 Hyperopt 库自动优化超参数。

Azure Databricks 中的 AutoML 简化了为数据构建有效机器学习模型的过程。

深度学习使用神经网络来训练高效的机器学习模型，用于复杂预测、计算机视觉、自然语言处理和其他 AI 工作负载。

机器学习支持数据驱动的决策和自动化，但将模型部署到生产环境以获取实时见解具有挑战性。 Azure Databricks 通过提供统一平台来大规模构建、训练和部署机器学习模型，促进数据科学家和工程师之间的协作，从而简化此过程。