Resumen
El aprendizaje profundo es una técnica eficaz que puede usar para entrenar modelos de Machine Learning sofisticados. Azure Databricks proporciona una plataforma adecuada para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo debido a su escalabilidad y a su capacidad de trabajar con grandes volúmenes de datos en un lago de datos.
Puede usar cualquier biblioteca de aprendizaje profundo que se ejecute en PySpark, incluido bibliotecas de PyTorch y TensorFlow; y puede distribuir tareas de entrenamiento para estos marcos en nodos de clúster mediante Horovod.
Sugerencia
Para obtener más información sobre el aprendizaje profundo en Azure Databricks, consulte Procedimientos recomendados para el aprendizaje profundo en Azure Databricks.