1、作为AI模型的核心，深度神经网络(DNN)通过构建多层网络结构来模拟人脑的学习机制，能够自动从海量数据中提取高阶特征，从而实现更准确的预测和分类。平台通常支持主流的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、Keras等，这些框架提供了丰富的API和工具，使得模型的构建、训练和部署更加高效。
2、AutoML技术能够自动根据数据特征和任务需求，选择合适的模型结构、超参数和训练算法，以提高模型的性能和效率。平台通过管道化工作流，将数据处理、特征工程、模型训练、评估和优化等步骤自动化，减少人工干预，提高开发效率。
3、包括数据清洗、归一化、增强等步骤，以提高模型的性能。平台提供高效的数据管理工具，帮助开发者轻松处理大规模数据集。平台提供数据集的管理和存储功能，支持数据的导入、导出、版本控制和权限管理，确保数据的安全性和可用性。
4、通过调整模型的参数，如学习率、权重衰减等，以提高模型的收敛速度和性能。平台支持多种优化算法，如梯度下降、随机梯度下降、Adam等。为了减少模型的大小和提高推理速度，平台提供模型压缩和量化技术，如剪枝、量化、知识蒸馏等。