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资源说明：使用Azure Databricks进行机器学习
易于入门的Azure Databricks中的机器学习示例集合
ML101示例笔记本： ，
高级示例笔记本： ，
Azure Databricks参考体系结构-机器学习和高级分析
主要优点：
专为企业打造，具有安全性，可靠性和可扩展性
从数据访问（ADLS，SQL DW，EventHub，Kafka等），数据准备，功能工程，在单节点或分布式中的模型构建，带有MLflow的MLop，与AzureML，Synapse和其他Azure服务集成的端到端集成。
Delta Lake将为下游ML和AI用例奠定更高数据质量，可靠性和性能的数据基础
ML运行时优化
可靠且安全地分发开源ML框架
打包并优化最常见的ML框架
内置的分布式深度学习优化
内置的AutoML和实验跟踪
使用conda的自定义环境可重现
分布式机器学习
火花MLlib
只需几行代码更改即可将单节点迁移到分布式：
分布式超参数搜索（Hyperopt，Gridsearch）
PandasUDF将模型分布在数据或超参数的不同子集上
考拉：Spark上的Pandas Da
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