模型训练

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核心功能包括数据预处理、特征工程、模型构建、超参数调优和性能评估等。主要优势在于提高模型训练效率,降低开发门槛,支持大规模分布式训练。

代表性工具包括TensorFlow和PyTorch等开源深度学习框架,以及AutoML等自动化机器学习平台。这些工具支持GPU加速,提供丰富的预训练模型和可视化功能,极大地简化了模型开发流程。

随着联邦学习、小样本学习等新技术的兴起,模型训练工具正朝着更高效、更安全、更普惠的方向发展。未来,这些工具将在推动AI民主化和赋能各行各业方面发挥越来越重要的作用。