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盤古預測大模型產品功能 回歸預測 用于連續(xù)值預測,可自動進行任務理解,分析選擇最適合的回歸模型集合,并融合多個模型來提升回歸預測精度 分類預測 用于離散值的預測,如:不同類別或標簽;基于任務理解和模型選擇推薦能力,可自動選擇多個分類模型并基于動態(tài)圖算法進行融合,來提升預測性能 時間序列預測來自:專題流式數(shù)據(jù)實時入庫:IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經過流計算及AI服務處理后,可實時寫入 GaussDB (DWS)。 實時監(jiān)控與預測:圍繞數(shù)據(jù)進行分析和預測,對設備進行監(jiān)控,對行為進行預測,實現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析:AI服務對圖像、文本等數(shù)據(jù)的分析結果可在GaussDB(DWS)中與其他業(yè)務數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析,實現(xiàn)融合數(shù)據(jù)分析。來自:百科
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多種算法內置 基于已有時間序列算法,對產品缺陷進行預測,挖掘須重點關注質量的產品 專業(yè) 數(shù)據(jù)倉庫 專業(yè)數(shù)倉支持設計應用多維分析,快速響應 智能設備維護 預測性維護,根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時間序列預測、神經網(wǎng)絡預測和回歸分析等預測推理方法,預測系統(tǒng)將來是否會發(fā)生故障,何時發(fā)生故障,發(fā)生來自:百科
學習 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 學習云數(shù)據(jù)庫GaussDB 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)據(jù)庫,具有高性能、高可用、高安全、低成本的特點,企業(yè)核心數(shù)據(jù)上云信賴之選。如何快速學習和了解GaussDB呢? 云數(shù)據(jù)庫GaussDB,華為自主創(chuàng)新研發(fā)的分布式關系型數(shù)來自:專題
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