利用可扩展的资源和集成工具进行简化

机器学习涉及开发算法和模型，以实现预测或决策。机器学习工程师的关键考虑因素包括数据质量、选择正确的算法或模型参数、适当扩展以处理大型数据集以及应对复杂的部署挑战。

数据处理工具集成

与 NumPy、SciPy 和 pandas 等数据处理工具无缝集成。

算法实验

使用 MLflow 等工具来选择和评估模型，并调整参数以优化模型性能。

库和工具

访问 scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等库和工具。

可扩展的计算资源

利用并行化和分布式计算解决方案来训练大型数据集。

无缝模型部署

将机器学习模型部署到生产环境并实时监控其性能。

机器学习解决方案

Notebooks

立即使用 Anaconda Notebooks 开始编码。从头开始或使用许多示例项目作为基础。使用流行的 ML 包，如 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn。Anaconda Assistant，一个 AI 驱动的聊天机器人，可以帮助您直接在 Notebook 中编写、分析和改进代码。

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机器学习资源

在 Panel 中构建交互式 ML 仪表板

增强您的数据探索和演示能力。

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塑造监控 ML 模型的最佳实践

ML 生命周期不会在部署时停止：了解模型监控的最佳实践。

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机器学习入门

开始使用 scikit-learn 的基本机器学习算法。

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机器学习模型是现代数据科学平台不可或缺的组成部分，它使组织能够提取可操作的见解、简化决策制定并促进创新。立即与专家交流，了解哪种计划适合您。