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AI智能生成

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智能钛机器学习平台 TI-ONE 简介

架构

第一章TI-ONE产品架构<br>

1.1机器学习概述

机器学习通过学习输入的数据来构建模型，以对未来的新输入信息做出预测或识别。

1.2传统机器学习与深度学习

传统机器

数据获取

数据预处理

特征提取

特征选择

选择算法

深度学习

传统机器学习  VS   深度机器学习

1.3机器学习建模过程

过程：用户数据-数据预处理-特征工程-机器学习算法-模型评估-生成离线或在线的服务。

1.4机器学习平台价值主张

框架角度

算法角度

模型角度

评估角度

协作角度

1.5用户定位

1.6TI-ONE产品架构

资源层

调度层

框架层

算法层

交互层

可视化建模

Notebook

SDK

1.7机器学习平台TI-ONE逻辑架构

第二章TI-ONE产品特性<br>

2.1特性概览

2.2拖拽式任务流设计

可视化拖拽

节点自动连线

自由绘制工作流

2.3运行模式灵活

2.4支持多种机器学习框架

2.5可视化分析

2.6交互式建模Notebook

2.7AutoML自动调参

2.8模型管理

2.9全生命周期建模任务支持

第三章使用TI-ONE搭建模型

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