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通过访问所有客户端系统，开发人员可以使用 H2O 机器学习框们选择的自定义算法。 特征： 为决策支持系统流程开发和设计 广泛应用于风险和欺诈倾向分析、保险客户分析和医疗保健中的患者分析。 H2O-3 与 Python、Java、JSON、R、Scala 和 Flow 笔记本/Web 界面兼容。 与 Hadoop 和 Spark 相融合 高度通用和可扩展 提供更快、更准确的预测模型。是一种用于决策支持系统的多功能 机器学习框架 ，广泛应用于 巴西电话号码数据 风险分析、医疗保健和客户智能。当前版本 H2O-3是一个内存平台，与 Python、Java、JSON、R、Scala 和 Flow 兼容，与 Hadoop 和 Spark 集成，可实现快速准确的预测模型。 5) 火炬 PyTorch 机器学习框架非常适合神经网络设计。它基于Torch和Caffe2，提供了大量用于优化算法的定制选项，并且支持基于云的软件开发。 它由多种功能组成，例如库、工具和分布式训练。PyTorch 机器学习框架支持 Lua 进行用户界面开发。 它与 Python 集成，并与 Numba 和 Cython 等流行库兼容。
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此外，它使用原生Python代码进行模型构建，支持快速执行和更好的灵活性。 快速从开发切换到图形模式，在 C++ 运行时环境中提供高性能和更快的开发。对于初学者来说，上手更容易、更快捷。 机器学习框架 特征： 它是一个开源机器学习框架。 支持基于云的软件开发。 适用于设计神经网络和自然语言处理。 与 Numba 和 Cython 兼容 Meta 和 IBM 使用 适合设计计算图 PyTorch是开源机器学习 的首选 ，植根于 Torch 和 Caffe2。
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