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：AutoML平台开普勒针对领域专家

随着越来越多的公司推出数字基础架构，他们正在吸收大量数据，业务分析人员可以使用这些数据来衡量客户意图并促进交易。数据科学家的复杂性和缺乏使那些希望通过“黑暗”数据获利的中型公司更加难以实现这一转变。

因此，机器学习供应商正在使数据科学工作流的关键方面实现自动化行贿罪适合缓刑吗，这将使领域专家可以根据特定数据类型自定义管道和算法。提倡使用AutoML方法来提高按月生成的机器学习模型的数量和质量修建高铁拆迁补偿标准。

这是StradigiAI本周发布的新AutoML平台的目标之一。开普勒平台同时寻求解决数据科学家的短缺问题，从而导致无法将AI模型投入生产，然后再扩展这些模型。该策略的重点是让域专家自由选择所需的数据科学工具，以更快地获得机器模型，而最初的重点是最有可能产生可操作结果的“高价值”用例，例如库存控制或客户流失没有土地证的房子能强拆吗。

Stradigi首席商务官perNyberg表示，数据科学自动化的“最佳结合点”是寻求获得数字化转型收益的中型企业。因此，开普勒使数据科学步骤自动化，以使业务分析人员快速地沿着机器学习曲线前进。

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