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  MMLSpark为Apache Spark提供了大量深度学习和数据科学工具,包括将Spark Machine Learning管道与Microsoft CogniTIve Toolkit(CNTK)和OpenCV进行无缝集成,使您能够快速创建功能强大,高度可扩展的大型图像和文本数据集分析预测模型。

  微软开源了MMLSpark,用于Apache Spark的的深度学习库。MMLSpark可以与微软认知工具包和OpenCV完美整合。

  微软发现,虽然SparkML可以建立可扩展的机器学习平台,绝大多数开发者的精力都耗在了调用底层API上。MMLSpark旨在简化PySpark中的重复性工作。

  以UCI的成人收入普查数据集举例,使用其他项目预测收入:

  

浅析微软的MMLSpark技术

  如果直接使用SparkML,每一列都需要单独处理,整理为正确的数据类型;在MMLSpark中只需要两行代码:

  深度神经网络(DNN)在图像识别和语音识别等领域不逊于人类,但是DNN模型的训练需要专业人员方可进行,与SparkML的整合也十分不易。MMLSpark提供了方便的Python API,可以方便地训练DNN算法。MMLSpark可以方便地使用现有模型进行分类任务、在分布式GPU节点上进行训练、以及使用OpenCV建立可扩展的图像处理管线。

  以下3行代码可以从微软认知工具集中初始化一个DNN模型,从图像中抽取特征:

浅析微软的MMLSpark技术

  MMLSpark已经发布到Docker Hub上,使用下面的命令即可在单机部署:

  MMLSpark使用MIT协议授权。