培训的记录总数约
银行账户为期 个月减去 委托 指定测试集该测试集约占总期间最后 个月交易量的 。用于为 万条。 在测试集上实现了 到 的效率但值得一提的是很大一部分模型错误与模型 检测 到分配给训练集提供的操作类别中的不规则性有关。客户端。 使用云解决方案来提高公司的效率。写信给我们 解决方案的部署 为了在多个不同的 账户上快速自动地安装和更新机器学习解决方案使用了 创建的 工具这是 提供的替代方案。解决方案基础设施以配置文件的形式编写其中包含使用 特定语言的所有必要 组件的声明。我们还配置了应位于 中以使解决方案正常工作的文件例如 任务脚本。目标账户 或区域等值 电子邮件数据 是从变量中读取的这样只要您的权限允许就可以轻松部署到任何 账户。 部署本身归结为调用 提供的一个简单命令该命令将给定 帐户的状态与配置文件和本地存储资源打包的 函数上传到 的文件等的内容同步。 数据湖解决了与存储和处理大量数据相关的几个重要问题。其中最重要的是更容易访问和更有效的数据分析包括使用人工智能和机器学习可扩展的环境各种来源的数据集成和实时处理。重要的是数据湖还通过使用更便宜更灵活的数据存储和处理解决方案来帮助降低与数据相关的公司成本。
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在下面的案例研究中我们将展示如何在 云中为拥有大量非结构化数据的客户构建数据湖解决方案。 案例研究 云中的数据湖一种有效分析公司数据的方法 什么是数据湖环境以及为什么值得使用它？ 环境数据湖是一组用于处理和存储来自不同来源的大量不同数据的服务。
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