機器學習
Acelere seus projetos de IA com uma abordagem baseada and dados para機器學習
Mergulhe沒有機器學習com Databricks
Com base em uma arquitetura aberta delakehouse， o Databricks機器學習permite que as equipes de ML準備處理dados, simplifiquem a colaboração em toda a empresa e padronizem todo o ciclo de vida, dos testes à produção。
Mais de US$ 6 milhões em economia
CONA服務美國數據中心，完整的機器直觀優化數據和機器百年補充標準。
R$ 3,9 milhões em economia
通過機器學習para prever a demanda com precisão, reduzindo os customs de computação em 25%。
Mais de US$ 50 milhões em redução de customs
安進está melhorando a colaboração de數據科學para加速a descoberta de medicamentos e reduzir os海關操作。
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自動化的方法到governança的實驗
O MLflow自動料理樹樹樹parâmetros de實驗電子日誌，métricas，控製versão de dados e código, bem como artefatos de modelo a cada execução de treinamento。Você快速轉換execuções前麵，比較結果和再現結果execução前麵，符合necessário。保存一個melhor versão de um modelo para produção, register -a no Registro de Modelos para simplificar as transferências ao longo do ciclo de implantação。
Gerencie todo o ciclo de vida do modelo, dos dados à produção - e反之亦然
關於登記模型的記錄，você poderá gerenciá-los關於登記模型的記錄和管理的合作方式。Os modelos podem ser versionados e passar por不同的etapas, como teste, preparação, produção e arquivamento。A gestão計算積分的過程aprovação e governança計算基礎控製的過程funções。Comentários e notificações por e-mail fornecem ambiente co aborative rico para equipes de dados。
植入modelos de ML de baixa latência e grande escala
植入模態網絡único小團體，掃描服務對象網絡restrições escala。Com Databricks, você pode植入seus模型como端點API REST em qualquer lugar Com disponibilidade de nível empresarial。
組件做產品
筆記本colaborativos
Os筆記本da Databricks são compatíveis nativamente com Python, R, SQL e Scala。Os usuários podem trabalhar com as linguagens e bibliotecas de sua escolha para descobrir, visualizar e comparlhar見解。
運行時對機器學習
Acesso com com clique a clusters de ML pré-configurados e otimizados com base em uma distribuição escalável e confiável das estruturas de ML mais populares (como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn)， com otimizações integradas para desempenho inigualável em toda a empresa。
特色商店
提供reutilização關於自動登記登記的權利和權利的歸歸和管理。取消重新計算的方法implantação簡單模型não重新計算alterações na aplicação客戶。
AutoML
Empodere todos, de especamento adicional por數據科學家，com uma abordagem " caixa de vidro " para AutoML, que não apenas fornece o modelo de melhor desempenho, mas também gera código para refinamento adicional por especialistas。
MLflow gerenciado
desenvolvidade em MLflow -一個主要平台código aberto do mundo para o ciclo de vida de ML - o MLflow Gerenciado ajuda os modelos de ML a passar rapidamente dos testes para produção, com um alto nível de segurança，可配置的e可升級的ade em toda a empresa。
Disponibilização de modelos de nível de produção
disponiize modelos em qualquer escala com um clique, com opção de computação serverless。
監測模式
監測o desempenho做modelo e seu影響nas métricas de negócios em tempo real。A可見數據和數據模型數據庫produção até原始數據係統。一個平台，一個模型分析，一個確定問題，影響，偏見的方法，一個確定問題，影響，偏見。
Repositorios
Os repositórios permitem que Os engenheiros rastreiem Os flux de trabalho do Git na Databricks。阿西姆，作為裝備的能力，以批準的貿易流量的CI/CD自動和便攜設備código。
