主题演讲展示了统一分析（数据+人工智能）如何加速创新就在几周前，Databricks在旧金山的Moscone中心举办了第一次扩展的Spark+AI峰会（以前的Spark峰会），会议吸引了4000多名Apache Spark和机器学习爱好者。"统一数据+人工智能技术，统一数据科学+工程组织加速创新"的总体主题在2018年Spark+AI峰会期间的许多会议上产生了共鸣，其中包括关于大数据和机器学习的主题演讲和200多场技术会议。以下是主题演讲中的一些亮点：Matei Zaharia是Apache Spark的创立者和Databricks的联合创始人，他介绍了MLflow这一新的开源机器学习平台，可以解决跟踪实验、复制结果以及在云和内部基础设施上部署模型的挑战。苹果公司（Apple）首席工程师多米尼克•布雷津斯基（Dominique Brezinski）讨论了随着日志和遥测数据量的不断增长，安全监控和威胁应对领域中新出现的数据和分析挑战。Databricks Delta的创建者Michael Armbrust加入Dom的舞台，展示与Dom团队的合作成果。Dom团队是一个稳定和优化的统一分析平台，允许安全团队集中精力分析与跨年传播的历史数据相关的实时数据，使用流、SQL、图形和ML。Databricks的联合创始人兼首席执行官alighodsi讨论了Databricks（Databricks Delta&Databricks Runtime for ML）的统一分析和关键创新的力量，以应对数据科学和工程挑战。在本次主题演讲中，Ali讲述了Spark项目在加州大学伯克利分校（University of California Berkeley）成立的故事，以及Databricks如何通过其统一的分析平台继续简化和推动ApacheSpark在企业中的采用。他还强调了Databricks对于诸如TensorFlow这样的深度学习框架的扩展能力。Databricks联合创始人兼首席架构师Reynold Xin在峰会开幕式上介绍了氢项目（projecthydrogen），这是一项将Spark执行引擎与流行的机器学习和深度学习框架有效集成的开发建议。Databricks的联合创始人兼执行主席Ion Stoica和Databricks的基因组学主管Frank Austin Nothaft一起介绍了Databricks基因组学统一分析平台。有了这个用于大规模基因组数据处理、第三方分析和机器学习的统一平台，医疗保健和生命科学组织可以加快发现改变生命的治疗方法，并在个性化和预防性护理方面取得进一步进展。深入了解技术会议视频：如果您有兴趣深入了解一系列数据和机器学习主题，那么您可以在这里找到会话视频。免费试用Databricks。今天就开始吧