浅析微软的MMLSpark技术
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。
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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：
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。
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