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Acelere OS结果os NosNegóciosComSeus Dados MaisCríticos，Desde Os Aplicativos deNívelBásicoAOS Corporativos。o Flasharray // X Garante UmaStoreMistênciaAvançadaPara Cargas de Trabalho da Camada 0 E Camada 1。
O PureFlashBlade®éAluçãoMaisAvançada做Setor Que Oferece Armazenamento de Objetos E arquivos Nativo ComBuildão水平。
A FlashStack™CombinaComputação，Rede E Armazenavento De Modo A Fornecer Uma PlataForma de InfraestuturaAvançadaPara Aplicativos Essenciais Para OSNegócios，DevopsEAnálise。一个IDC Champula QueAsongicsaçõespossam Atingir Um Roi de 431％EM CINCO Anos。
Vá além das complexidades da infrastructura legada e das soluções " faça você mesmo "。在AIRI®，一个原始基础设施的基础上，在inteligência人工的pilha completa setor中，我们没有发现任何可以改变的节奏。
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Auplient，SuporteTécnicoEMUITOMAIS的Pure1®MudaTudoComplaneJamentode Carga de Trabalho E De Povactidade。实验o armazenamentoautônomocom monitorververyo e gerenciamento do armazenamento de dados comInteligência人工E pilha complenta。
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o Pure Cloud Block Store™Garante MobilidadeContínuade Dados，ResiliênciaEUmaStoreMirsência制服，Onde Quer Que Seus Dados Estejam。
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Conce Com Uma Arquitetura deBackupÁgilo Sufdiede Para Fazer Backup E Restaurar Dados QuandoVocêMaisPrecisa。Alémdisso，HáEspaço款Para Consolidar Seus Silos de Dados，包容性OS Appliances de Backup。
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o GodgeoNãoPrecisaSer Lento，Especialemente QuandoVocêPodeOnter O Desempenho e apotênciadasoluçãode armazenamento flash mais inovadora。
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Princípios做AprendizadodeMáquinae da Aprendizagem Profunda
什么是é aprendizado de máquina(机器学习)?
AprendizadodeMáquáquéfumaMáqueMáqueMáqueLigaComAlgoritmos deComputaçãoCompodemSerhorados通过Dados de Treinamento SEMProgramaçãoSprickícita。É考虑o Caminho Mais Promissor ParaAlcançaraInteligência人工Verdadeiramentepróximaàmana。
Algoritmos de AprendizododeMáquinaPodemSer Classificados，De Maneira Geral，EMTrêsPatchorias：
- Aprendizagem Supertisaada：SãoFeitasnernadasdeRótulose atuais a aquiptivasaídadesejada e Isso渗透Ao algoritmo Aprender作为Regras que mapeiam entradas esaídas。
- AprendizagemNãoSmotivisionada：OSRótulosNãoSãoFornecidose，Portanto，O Algoritmo Pode Encontrar SuaProópriaEstruturade Processamento Das Entradas（POR调查，encontrandoPadrõesOcultos NoS Dados）。
- Aprendizagem PorDeforço.：o algoritmo互动repetidamente com um abanientedinâmicocomububobetivoespecíficocomo，por presido，ganhar um Jogo ou dirigir um carro。o algoritmochegaàsoluçãomais otimizada para o问题por meio de Repetidos erros e tentativas。
Neste Artigo，Apresentaremos Uma BreveVisãoGersDeAprendizodoMáquinae Aprendizagem Profunda，AlémdasdiferençastentreOS Dois Conceitos。
什么是深刻的?
AprendizagemProfundaémumofofofumaumaure美国Que USA Que USA REDES Neurais Artificiais Para Se Aproximar daInteligênciaHumana。IspiradaPelosNeurôniosMeanos，AprendizAgem Profunda USA A Teoria DOS Grafos Para Sonexar Algoritmos Ponderados Em CamadasdeVérticese arestas。OS algoritmos da aprendizagem profundasãoótimosem processar dadosnãoestruturados，como imagens ou linguagem。
Tecnicamente，Para Ser Classificada Como Profunda，Rede Neural Precisa Conter Camadas Ocultas Entre作为Camadas de Intrada ESaídaDaPerceptron，QueéAtruturabase de Uma Rede Neural。Essas CamadasSão考虑因素Ocultas PorqueNãoTêmConexãoComO Mundo Exterior。审查De Arquiteturas de Aprendizagem Profunda Compurem：
- Redes neurais sem realimentação ou Redes neurais前馈(FF):OS Dados Trafegam Em UmaDireCoçãodesdeA Camada de Intrada，Passando Pelas Camadas Ocultas，Aga Aga ada deSaída;Todos OSVérticesestãoConectadosE OS Dados Nunca Retomam O Ciclo NAS Camadas Ocultas。一个RedeFeedforwardéé美达NaCompactaçãode Dados e没有Paccidentogobásicode Imagens。
- REDES Neurais Royorrentes（RNN，经常性神经网络）：UM Tipo de Rede Feedforward Que Adiciona UM Tempo deEsperaàsCamadasOcultas，O Que渗透o acescite o acessoàinformaçõesantioresdurante umaiteraçãocorrente。Esse Loop de反馈Se Aproxima daMemória，Que Torna作为RNNS Adequadas Para Processamento de linguagem。UM BOM Photo of of of texto preditivo que se Basia Em Palavras Usadas Com MaisCharmênciapara personalizars是subestinges。
- REDES Neurais Convolucionais（CCN，卷积神经网络）：ConvoluçãoéumaOperaçãoMatemáticaEmduasfuçõesQue Produz Uma Tcyira，Descrifydo ComoUmaéédificadaPelaOutra。USADA Principalmente Para ReconChecimento eClassificaçãode Imagens，作为CNNSSãoSOS“OLHOS”DaInteligência人工。作为Camadas Ocultas EM UMA CNN Agem Como FiltrosMatemáticosusando一个Soma Ponderada Para Indelidipar Arestas，Cores，令人抵押e Outros Elementos de Um像素。
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Aprendizado de máquina vs. aprendizagem profunda
AprendizAgemProfundaéof confumbrupo做了AprendizadodeMáquina。PrincipalDiferençaTealreAlgoritmos da Aprendizagem Profunda E做了AprendizadodeMáquáquáquéésumedeyredesneurais Artificiais。e一个主要的característicaque faz uma Rede神经系ChinadaProfundaéaparençadeamadasocultasentre作为Camadas de entinadada esaídaque constituem umaperceptronbásica。
Beveníciosda aprendizagem profunda
os algoritmos da aprendizagem profundasãodequadospara processar dadosnãoestruturados，desde que haja电容De Processamento para isso。Issodáàaprendizagem profunda uma vantagem sobre algoritmos de Aprendizodo deMáquinaQuando Se Trata de AprendizagemNãoSmotivisionadae PorReforço。os intoonesavançoseminteligência人工圣路易码DAS redes neurais de Aprendizagem Profunda，GraçasàsMelhoriasNACopicdadede Processamento E Armazenamento de Dados。
Como一个纯爱游戏ayx双赢彩票Storage Potencializa OS Aplicativos de AprendizododeMáquina
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