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BigMLは、開発者が簡単にアプリケーションのAIモデルを構築し、展開することができますクラスのREST APIを機械学習、です。さまざまなタスクを構築するために、このようなAPIは、監督と教師なしのマシンがクラスを学習し、機械学習パイプラインの予測モデルが含まれます。それはのBigMLをユーザーが作成するために、標準的なHTTPの様々な方法を使用することができ、取得、更新、および削除の資源：BigMLの明るいスポットがあることです。
1 、登録された事業開発サブシステムのステップ実行している-ダウンロードし、アカウントを登録します。
より高いレベルを提供して二次元コードスキャンエージェントに署名し、アカウントを登録した後、開いているブラウザにダウンロードURLをコピーして APPを。登録が完了するとログインがAPP 、左上隅、バインディングのカードをクリックしてください。支払うために、アカウントのニーズを有効に200DCを、買うDCを後に自動的に差し引か200DC アクティベーション料金のため。アクティベーションが成功しています。初期充電3000DCの例は、現在のインターフェースカードに全額をお支払いは、決済完了点は、相手がコインを入れするためのウェイト「プリペイド入金確認されています」。フォーカス：2小数点以下もそれ以外の場合は、企業が損失を負担自身を検証することは不可能である、全額を支払う必要があります。リチャージカードだけではない担当者に代わって、バインドに使用することができ、または口座に入金することはできません。サブシステムの開発を実行します
2 、単一のサブシステム開発プロセスの分解をつかむために実行している-債権コードを結合：
クリックして「コレクションコード」マイクロチャネルとアリペイ決済コードを追加します（クォータコードをアップロードしていない、一般債権のコードを追加し）、あなたはそれぞれのアップロードすることができます1000年のGeコードを。キー：あなたは個人的な友人は、2次元コード、犯罪者のタイトルを追加してアップロードすることはできません。サブシステムの開発を実行します
3 、実行中のサブシステムの開発は、単一の操作をつかむ-注文を：
クリックして、「スタート注文を」お支払いに他のを待って、シングルをつかみます。あなたは全額支払いを受けた場合、「支払いを受け取っ」をクリックしてください、トランザクションが完了しています。フォーカスは：支払額は、間違っている過充電、過少、重複支払いが受信され、いないすべてのポイントは「「接触ライン処理の右下隅を充電しました。カチッと音がしたら、あなたの危険の低下をもたらします。サブシステムの開発を実行します
4 、OTC 実行サブシステムの開発は、単一の操作をつかむ-同時マルチペンの注文を：
我々は、技術革新にコミットされていることが多い驚きをもたらし、機械学習の分野では、Googleの。クラウドAPIのセットは、開発者の面倒な作業を簡素化するために設計されています。Googleの機械学習クラスAPIが含まれます：クラウドビジョンAPI、クラウドスピーチAPI 、自然言語のAPI、翻訳API と5種類のDialogflowのAPIを