Introduzione
L'apprendimento automatico è la base per la maggior parte delle soluzioni di intelligenza artificiale e funziona usando grandi quantità di dati per eseguire il training di modelli predittivi.
Per eseguire il training di un modello predittivo, si usa un framework di apprendimento automatico che determina una relazione tra le funzionalità delle entità e le etichette da stimare. Ad esempio, è possibile eseguire il training di un modello per stimare il prezzo previsto di una casa in base alle funzionalità, ad esempio le dimensioni delle proprietà, il numero di camere da letto, il codice postale e così via.
Azure Databricks offre una piattaforma di elaborazione dati basata su Apache Spark che supporta più framework di apprendimento automatico comuni; incluso Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow e altri. Questo modulo usa il framework di apprendimento automatico Spark MLlib per mostrare esempi, ma i principi descritti si applicano a tutti i framework di apprendimento automatico.