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O IO.NET foi projetado para capacitar o aprendizado de máquina com a capacidade de criar inferência e modelar fluxos de trabalho de atendimento, aproveitando uma rede distribuída de GPUs para melhorar o desempenho. Destaca-se pela otimização de experimentos de ajuste de hiperparâmetros, o que é crucial para que os modelos de aprendizado de máquina alcancem os melhores resultados.

Isso é feito por meio de bibliotecas avançadas de computação distribuída que são capazes de verificar resultados ideais, otimizar o agendamento e especificar padrões de pesquisa para experimentação eficiente.

Além disso, o IO.NET oferece suporte a cargas de trabalho de aprendizagem por reforço altamente distribuídas em nível de produção. Isso é complementado por um conjunto simples de APIs, tornando-o acessível para desenvolvedores integrarem e utilizarem em seus projetos.

A combinação desses recursos avançados posiciona o IO.NET como uma plataforma robusta que pode contribuir significativamente para o crescimento e a escalabilidade das operações de aprendizado de máquina em vários setores.

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