机器学习

Databricks笔记本本机支持Python、R、SQL和Scala，因此从业者可以与他们选择的语言和库一起工作，以发现、可视化和分享见解。

一键访问预先配置的ML优化集群，由最流行的ML框架(如PyTorch, TensorFlow和scikit-learn)的可伸缩和可靠分发提供支持，并具有内置优化，可大规模提供无与伦比的性能。

利用基于数据谱系的特性搜索，利用自动记录的数据源，促进特性的重用。通过简化的模型部署(不需要对客户端应用程序进行更改)使功能可用于培训和服务。

通过AutoML的“玻璃盒”方法为从ML专家到公民数据科学家的每个人提供支持，该方法不仅提供性能最高的模型，而且还生成代码供专家进一步优化。

托管MLflow构建在MLflow(世界领先的ML生命周期开源平台)之上，帮助ML模型快速bob下载地址从实验转向bob体育客户端下载生产，具有企业安全性、可靠性和可扩展性。

一键式简单地为任何规模的模型提供服务，并可选择利用无服务器计算。

实时监控模型性能以及它如何影响业务指标。Databricks提供从生产模型到源数据系统的端到端可见性和沿袭，帮助分析整个ML生命周期的模型和数据质量，并在问题产生破坏性影响之前查明问题。

Repos允许工程师在Databricks中遵循Git工作流，使数据团队能够利用自动化的CI/CD工作流和代码可移植性。