Databricks 上的 AI 和 機器學習,這是整合式環境,可簡化和標準化 ML、DL、LLM 和 AI 開發。 常見工作和案例的教學課程和使用者指南。
Databricks 上的 AI 和 機器學習是一個整合式環境,可簡化和標準化 AI、ML、DL 和 LLM 開發。 常見工作和案例的教學課程和使用者指南。
适用于机器学习的 Databricks Runtime 可为你处理这一任务,它包含内置兼容版本的最常见深度学习库(如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras)的群集,以及 Petastorm、Hyperopt 和 Horovod 等支持库。 Databricks Runtime ML 群集还包括预配置的 GPU 支持以及驱动程序和支持库。对于机器学习应用程序,Databricks 建议使用运行用于...
中级 数据科学家 Azure Databricks 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。学习目标 在本模块中,你将了解如何: 为机器学习准备数据 训练机器学习模型 评估机器学习模型开始 添加 添加到集合 添加到计划 添加到挑战 先决条件 在开始学习本模块之前,你应该熟悉 ...
Azure Databricks Microsoft Purview Azure Data Factory Azure Machine Learning Microsoft Fabric HDInsight Azure Data Explorer Azure Data Lake Storage Azure Operator Insights Solutions Featured View all solutions (40+) Azure AI Migrate to innovate in the era of AI Build and modernize...
Explore Azure Databricks, a fully managed Azure service that enables an open data lakehouse architecture in Azure. Use Apache Spark-based analytics and AI across your entire data estate.
Learning Overview Training Overview Certification University Alliance Databricks Academy Login Events Data + AI Summit Data + AI World Tour Data Intelligence Days Full Calendar Blog and Podcasts Databricks Blog Databricks Mosaic Research Blog Data Brew Podcast ...
The project was developed usingAzure CloudwithDatabricks. Hence, the main options that came into our minds wereAzure Data FactoryandDatabricks Workflows. 该项目是使用 Azure Cloud 和 Databricks 开发的。因此,我们想到的主要选项是 Azure 数据工厂和 Databricks 工作流。
我们在Notebook中完成数据预处理、特征工程、模型训练与评估等工作,利用Databricks ML Runtime的强大算力加速实验迭代。最终,通过Azure Machine Learning Service或Azure Functions将模型部署为API服务,实现AI应用的快速落地。 二、Azure Databricks核心优势解析 1.一体化平台...
machine learning azure AKS, 有丰富的ETL工具使用经验,特别是在Informatica数据工程集成方面 有丰富的大数据量数据转换经验 熟练使用SQL -有Sparks & Databricks Deltalake知识者优先 了解Azure Data Stack优先 了解数据模型和ER图者优先 角色和责任 —执行ETL和初始数据加载 ...