Ti-one
2022-04-07 23:38:30 0 举报AI智能生成
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智能钛机器学习平台 TI-ONE 简介
架构
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。
1.1机器学习概述
数据获取
数据预处理
特征提取
特征选择
选择算法
传统机器
深度学习
传统机器学习 VS 深度机器学习
1.2传统机器学习与深度学习
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。
1.3机器学习建模过程
框架角度
算法角度
模型角度
评估角度
协作角度
1.4机器学习平台价值主张
1.5用户定位
资源层
调度层
框架层
算法层
交互层
可视化建模
Notebook
SDK
1.6TI-ONE产品架构
1.7机器学习平台TI-ONE逻辑架构
第一章TI-ONE产品架构
自建 VS Ti-one
架构图
2.1特性概览
可视化拖拽
节点自动连线
自由绘制工作流
2.2拖拽式任务流设计
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
第二章TI-ONE产品特性
第三章使用TI-ONE搭建模型
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