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人工智能如何加速机器学习开发
Kumo 是智能数据科学领域的领导者，因为它利用图形结构的力量提供性能最高的模型和最准确的预测——直至实体级别。这是通过自动将关系数据转换为图形并使用图形神经网络 (GNN)（一种为图形设计的 AI 模型）从数据中的关系中学习来实现的。Kumo 可以使用低代码、类似 SQL 的查询快速构建高度准确的模型，这些模型可以跟上业务问题的步伐，这些查询可以预测细分、生命周期价值、行为等内容，从而改善个性化和推荐。
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空间认知的大规模神经计算模型，将记忆与视觉整合
对财政和监管杠杆的任何更改都必须是一系列措施的一部分，这些措施试图推动整个产品生命周期和项目生命周期的变化 - 即减少拆除，可回收材料的保证，解构设计。数字工具和系统（例如废物跟踪）必须坚固，以确保我们采取准确的信息（并保护欺诈。）将来，这可能意味着我们拥有足够准确的材料流数据来使用因果循环图，以更好地了解系统将如何响应诸如垃圾填埋场之类的政策变化 - 以确定风险，机会并更好地准备变革。
