发现十大网赌网址登陆如何使数据科学家
利用代码环境和先进的实验功能，更快地将数据产品投入生产, 建模, 和部署.
发现十大网赌网址登陆的机器学习
使用AutoML和最新技术构建和评估先进的机器学习模型.
工程特性
加速特性工程过程, 所有类型的数据科学家——从市民到专家——都可以在十大网赌网址登陆的特征库中发现参考特征集，并将它们导入到自己的项目中.
十大网赌网址登陆中的AutoML提供自动特征生成和缩减技术，并应用特征选择的处理策略, 缺失值, 变量编码, 以及基于数据类型的伸缩. 接受默认设置或根据您的特定目标轻松修改任何部分.
使用AutoML交付更多的模型
十大网赌网址登陆用一种有指导的方法增加了模型开发过程, 内置的护栏, 以及白盒解释性，这样数据科学家和分析师就可以构建和比较多个可生产的模型.
十大网赌网址登陆 AutoML提供来自领先框架的预测算法, 聚类, 时间序列预测, 以及计算机视觉任务，以帮助各行各业的人产生最佳的结果, 都在一个易于使用的界面.
自定义毫升
高级数据科学家可以通过添加定制的Python算法来扩展可视化的ML接口, 或使用Python以编程方式开发模型, R, Scala, 茱莉亚, Pyspark, 和其他语言. 确保外部努力被捕获并可被团队的其他成员理解, 十大网赌网址登陆捕捉这些实验的细节，并自动提供模型比较和解释性报告.
不管模型在哪里开发, 十大网赌网址登陆仍然是部署的中心平台, 监控, 和治理.
模型验证与评价
十大网赌网址登陆 AutoML为验证和评估模型提供了许多功能, 从设计到部署. 数据科学家可以利用k倍交叉测试, 自动诊断, 并且在实验阶段为完整性检查建模断言.
广泛的交互式性能和解释报告，包括公平分析, 假设分析, 压力测试为团队提供了解释结果和负责任地交付可靠结果所需的工具, 精确的模型.
时间序列分析与预测
十大网赌网址登陆为时间序列探索和统计分析提供了一套工具, 以及重新采样等准备任务, 归罪, 和极值 & 区间提取.
业务专家和数据科学家很容易培养, 部署, 并使用十大网赌网址登陆的可视化ML界面维护统计或深度学习预测模型.
视觉和基于代码的深度学习
十大网赌网址登陆熟悉的模型设计, 部署, 治理经验使得将深度学习作为数据项目和业务应用程序的一部分变得容易.
使用Keras和Tensorflow定义定制的深度学习架构, 或者利用预先训练好的模型, 转移学习, 以及计算机视觉任务的无代码接口，如图像分类和目标检测.
在Kubernetes上使用Managed Spark进行扩展
用于大型计算或模型训练工作, 团队可以自动且高效地按需扩展工作负载, 弹性资源由Spark和Kubernetes在您选择的云上提供.
预配置和完全管理的集群将集装箱化基础设施的复杂性从数据科学家那里抽象出来, 所以你花更多的时间做你喜欢的事情, 设置后端资源的时间也更少.