自适应滤波算法建模

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练、模型评估和模型部署的AI开发全流程，同时提供可视化建模、向导式建模、自动化机器学习、数据建模等多种建模方式，满足多种业务使用场景，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 该平台内置了丰富的算法组件，支持多种算法框架，满足多种AI应用场景的需求。它支持结构化、非结构

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，告警策略设置简单，无需机器学习知识背景。 采用多维时序预测算法，利用多指标间关联关系提高预测准确度，相比传统预测算法准确度提升50%，训练及预测时间从几小时缩短到几分钟，可应用于实时预测场景 低成本存储 自适应压缩算法、自动冷热分级存储，相同数据量下存储成本仅有关系型数据库的1/10

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用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用；面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI

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括优化的机器学习算法，从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲： 1. 大数据机器学习算法发展历程； 2. 机器学习算法优化的技术挑战； 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新； 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践； 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益：

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