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數據接:持多種類型數據的接,既包括結構化數據,包括結構化數據,并提供多種接式。數據準備:包括數據清洗和數據探索,在數據清洗環節,機器學習平臺般具備數據融合、數據缺失處理、數據分類、打標簽、數據異常處理、數據平滑等功能,在數據探索環節,機器學習平臺具備單變量統計、多變量統計、聚類分析、相似度度量、密度檢驗等功能。特征程:持特征構建、特征選擇、特征降維、特征編碼等特征程必備流程,同時提供可視化的特征重要性評估功能,使戶可以快速發現模型中存在的問題。模型訓練:在建模環節,對于編程能較弱的戶,平臺提供拖拉拽的式便戶快速建模,降低戶使檻,同時也持 Notebook;模型建后,平臺提供可視化超參調整、超參搜索等功能,提模型訓練的效率。模型部署:通過 API 接,鍵實現模型從開發環境到產環境的部署,實現模型快速上線。