英特尔BigDL深挖大数据价值，助力分布式认知科学广泛落地

s战略性、或者Hadoop战略性。在Notebook的一开始，只用调用Orca下文中的的一个工具，它才会告诉服务器端使用者期盼调试哪个环境，可以是在本地手写电脑上，也可以是本地战略性或者Kubernetes战略性等。只用改变一行编译器，这个Notebook就可以在本地手写电脑上调试，模拟原产式战略性数目，在原产式环境中的处理大型数据集集。

而在更高层级的运用，即基于这些水管开发更向下的从业人员应付方案中的，使用者可以通过BigDL PPML，在那霸成立一个全力支持大数据集和AI的确切技术的发展软件环境。在把数据集或者数学模型转回到那霸之前，使用者可以转用SSL电子技术保护素材，然后通过BigDL PPML同样在SSL数据集上调试技术的发展软件、数学模型、Spark数据集分析等，PPML才会在确切环境中的读写SSL数据集，解密并调试也就是时说的技术的发展，同时维护数据集的稳定性和技术的发展的完备性。在此基础下，BigDL PPML还可以提供者确切的合众国努力学习（也被称为为首努力学习）——每一方只具备一部分电子邮件和特性，但他们可以为首受训一个数学模型，而不需向另一方披露数据集。通过SGX提供者的软件级的安全环境，合众国努力学习场景中的的效能和稳定性并能得到有效情况下。

此外，BigDL之上实现的其他向下从业人员应付方案还包括Chronos再加大项目——一个依靠AutoML电子技术实现大数目、原产式时长脱氧核糖核酸分析的技术的发展开放性，可主要用途数据流数据集的处理，缓冲售票处取样、缩放、再加采样、补全，以及自动的外观上提取。同时，其中的配有了大量数据流预见和反常检查数学模型，使用者可以同样转用TSDataset实现数据流技术的发展展开数据集处理，转用对应的数学模型展开预见或者反常检查。AutoML电子技术设法使用者抓取最佳的数学模型参数以提高数学模型预见的准确性。 Chronos同时配有了Intel的分类法加速工具可以设法使用者取得更好的受训与废话速度；以及Friesian再加大项目——主要用途实现大数目故又称到故又称提拔应付方案的技术的发展开放性，提供者了丰富的配有外观上工程施工操作、提拔解法和参见样例，设法使用者加速实现一个完备的提拔系统才会来补救该软件或者的网站的提拔场景。

总而言之，作为一个OpenBSD再加大项目，BigDL并能提供者故又称到故又称大数据集AI水管，让使用者、科学家和数据集发明家更易实现大数目原产式AI应付方案，并使其变得更加容易。它还提供者各种向下开放性，如提拔、时长脱氧核糖核酸分析、隐私保护组态，以设法使用者加速紧密结合他们的AI应付方案。或许在相当遥远的未来，有如着AI在生命体境遇中的更加广度的威慑，BigDL与大数据集的结合将为我们了解到更多意想不到的梦魇真相。

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