MMLSpark為Apache Spark提供了大量深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)工具，包括將Spark Machine Learning管道與Microsoft CogniTIve Toolkit（CNTK）和OpenCV進行無縫集成，使您能夠快速創(chuàng)建功能強大，高度可擴展的大型圖像和文本數(shù)據(jù)集分析預(yù)測模型。

　　微軟開源了MMLSpark，用于Apache Spark的的深度學(xué)習(xí)庫。MMLSpark可以與微軟認知工具包和OpenCV完美整合。

　　微軟發(fā)現(xiàn)，雖然SparkML可以建立可擴展的機器學(xué)習(xí)平臺，絕大多數(shù)開發(fā)者的精力都耗在了調(diào)用底層API上。MMLSpark旨在簡化PySpark中的重復(fù)性工作。

　　以UCI的成人收入普查數(shù)據(jù)集舉例，使用其他項目預(yù)測收入：

　　如果直接使用SparkML，每一列都需要單獨處理，整理為正確的數(shù)據(jù)類型;在MMLSpark中只需要兩行代碼：

　　深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）在圖像識別和語音識別等領(lǐng)域不遜于人類，但是DNN模型的訓(xùn)練需要專業(yè)人員方可進行，與SparkML的整合也十分不易。MMLSpark提供了方便的Python API，可以方便地訓(xùn)練DNN算法。MMLSpark可以方便地使用現(xiàn)有模型進行分類任務(wù)、在分布式GPU節(jié)點上進行訓(xùn)練、以及使用OpenCV建立可擴展的圖像處理管線。

　　以下3行代碼可以從微軟認知工具集中初始化一個DNN模型，從圖像中抽取特征：

　　MMLSpark已經(jīng)發(fā)布到Docker Hub上，使用下面的命令即可在單機部署：

　　MMLSpark使用MIT協(xié)議授權(quán)。