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旅游网站建设:七种基于云核算的机器借鉴效劳
作者:管理员    发布于:2020-06-13 15:56   文字:【】【】【
七种基于云核算的机器借鉴效劳 这里有七种机器借鉴云效劳,它们能够协助你减少布置机器借鉴解决方案的苦楚,包含:微软Azure机器借鉴、Google Prediction API、Algorithms.io、BigML、Ersatz Labs、Nutonian Eureqa和Amazon Machine Learning。

开发机器借鉴解决方案晋升现有的猜测算法其实不是一件轻易的事情。这需要很多的事件来保证其正确性,包含革除数据、成立根底结构、测试和再测试模型以及最终布置算法。

这里有六种机器借鉴效劳,它们能够协助你减少布置机器借鉴解决方案的苦楚。

1. 微软Azure机器借鉴

基于微软Azure云平台的Azure机器借鉴(Azure Machine Learning)为所有的数据科学家提供了一个流线型的体验:从只用一个网页阅读器设置,到利用拖放手势和简单的数据流图来设置试验。Machine Learning Studio提供了一个库,其间包含省时省力的样本试验,R和Python包以及像Xbox和Bing等微软事务中的一流算法。Azure的机器借鉴还支撑R和Python的自界说代码,它能够间接放到您的事件空间。经验很轻易同享,以是别的人能够容易捡起你所留下的。

2. Google Prediction API

Google Prediction API提供模式匹配和机器借鉴功用。给定一个数据集样原来锤炼,你就能创立一个应用程序,可以执行下列使命:

(1)给定用户过去的阅读习惯,猜测用户可能会喜欢的别的电影或产物。

(2)把电子邮件归类为废物邮件和非废物邮件。

(3)针对用户的产物探讨进行分析,定夺他们是否有积极或消极的基调。

(4)依据用户的消费前史预测用户在特定的某一天可能会花多少钱。

3. Algorithms.io

Algorithms.io云平台能够很轻易地利用机器借鉴算法从连贯的设施分流数据。Algorithms.io的机器借鉴算法目录以高达99%的精确度实时地将数据流分离成独立的局部。他们提供必要的根底架构用来搜集、存储和分类流数据,这一切都是 即效劳 的情势。

4. BigML

BigML经过贬低杂乱性来发明一个高可用性、低延迟的机器借鉴体系而且它专门为你的数据而构建。你不只可以从你的数据中取得宝贵的见解,并且你极可能会喜欢上它。你能够上传你的数据或经过API连贯到云数据(例如Google Drive或Google Cloud),而后从这些来历中发明结构化数据,成立模型,最后做出猜测。

5. Ersatz Labs

Ersatz是一个基于网络的通用机器借鉴平台,支撑基于GPU的深度借鉴。它面向有志向的、实干的数据科学家。Ersatz有大量组件设计用于使现代机器借鉴的事件流程更高效。起首,这其间就包含了数据备份、模型锤炼和机器借鉴根底设备。

6. Nutonian / Eureqa

Nutonian的数据科学即效劳(Data Science as a Service)产物Eureqa使得行业龙头企业可以解决他们最具应战性的事务问题。仰仗着寰球规模内数目超过80000的设施,机器人数据科学家(Robotic Data Scientist)提供笔直应用模块,时时刻刻都在协助金融效劳、生命科学、零售、电信以及公同事业等范畴运算数以百万计的潜在解决方案。

 


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