時(shí)間：2022-03-13 10:21:01 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
時(shí)間：2022-03-13 10:21:01 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
隨著人工智能（AI）應(yīng)用和工具的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)平臺(tái)已逐漸成為主流，并將達(dá)到和專業(yè)數(shù)據(jù)分析一樣的市場(chǎng)成熟度。目前，我們已經(jīng)看到大量基于 Apache Spark 和 Presto 的全托管集成服務(wù)，到 2022 年，我們將看到基于 PyTorch 和 Tensorflow等框架的垂直整合。用于工作流自動(dòng)化和管理的機(jī)器學(xué)習(xí)操作（MLOps）將不可或缺，這會(huì)進(jìn)一步降低AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的難度并加速其應(yīng)用。關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí),深度,主流
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