教學課程：Azure Databricks 上的端對端 ML 模型

真實世界中的機器學習很混亂。 資料來源包含遺漏值、包含備援資料列，或可能不適合記憶體。 特徵工程通常需要網域專長，而且可能很乏味。 模型化經常混合資料科學和系統工程，不僅需要演算法的知識，而且需要機器結構和分散式系統的知識。

Azure Databricks 可簡化此流程。 接下來的 10 分鐘教學用的 Notebook 顯示了在表格式資料上端對端訓練機器學習模型的範例。

您可以匯入此筆記本並自行執行，或複製代碼、程式碼片段和想法以供自己使用。

Notebook

如果您的工作區已啟用 Unity 目錄，請使用此版本的 Notebook：

在 Databricks 上使用 scikit-learn 與 MLflow 整合 (Unity 目錄)

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如果您的工作區未啟用 Unity 目錄，請使用此版本的 Notebook：

在 Databricks 上使用 scikit-learn 與 MLflow 整合

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