選擇機器學習平台的三個原則Beplay体育安卓版本
這篇博客文章是有關ML平台，操作和治理的係列中的第二篇。Beplay体育安卓版本有關第一篇文章，請參閱Rafi Kurlansik的帖子…
第1頁
在Python中將HyperOPT縮放到調整機器學習模型
嚐試使用HyperOPT筆記本電腦來重現下麵概述的步驟，並觀看我們的按需網絡研討會以了解更多信息。HyperOPT是最…之一…
自動化超參數調整，縮放和跟蹤：按需網絡研討會和常見問題解答！
6月20日，我們的團隊與Databricks上的Automated Hypergarameter Tuning，縮放和跟蹤進行了實時網絡研討會，並與Joseph Bradley，軟件工程師和Yifan Cao，…
用MLFLOW，APACHE SPARK MLLIB和HEPTRYOPT調整超參數調整
高參數調整是一種常見技術，可以根據高參數優化機器學習模型，或在模型培訓期間未學習的配置。
增強的超參數調整和優化的AWS存儲使用Databricks運行時5.4毫升
我們很高興宣布發布數據映射時間5.4毫升（Azure | AWS）的發布。該版本包括兩個公共預覽功能。
Databricks運行時5.2 ML具有多GPU工作流程，Pregel API和Performant GraphFrames
我們很高興宣布發布Databricks運行時5.2用於機器學習。該版本包括幾個新功能和性能改進……
介紹HorovoDrunner進行分發深度學習培訓
今天，我們很高興能在我們的數據映射時間5.0毫升中介紹HorovoDrunner！Horovodrunner提供了一種簡單的方法來擴展您的深度…
Databricks工程實習生和影響力於2018年夏季
感謝我們的出色實習生！今年夏天，我們在Databricks的工程實習生做得很棒。我們的實習生，從事開發人員工具的團隊……
開發Pyspark中的自定義機器學習算法
在Pyspark（Apache Spark的Python API）中開發定製的機器學習（ML）算法可能會充滿挑戰和艱辛。在這篇博客文章中，我們描述…
大規模檢測濫用：在Uber Engineering上敏感的地方敏感哈西
這是Databricks和Uber工程之間的跨博客文章工作。Yun Ni是Uber機器學習平台上的軟件工程師…Beplay体育安卓版本
