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Kylin并不直接支持深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)，它是一個OLAP（在線分析處理）引擎，主要用于大數(shù)據(jù)查詢和分析。然而，Kylin可以與深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)框架結(jié)合使用，以加速數(shù)據(jù)處理和分析過程。
通過將Kylin與深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等）集成，可以利用Kylin高效的查詢和分析功能來提供數(shù)據(jù)支持，從而加速模型訓(xùn)練和推理的過程。例如，可以使用Kylin來預(yù)處理和查詢大規(guī)模數(shù)據(jù)集，然后將結(jié)果傳遞給深度學(xué)習(xí)或機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練或推理。
另外，Kylin還提供了與Hadoop和Spark等大數(shù)據(jù)處理框架的集成，可以通過這些框架對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換，然后再將結(jié)果傳遞給深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行處理。
總的來說，Kylin雖然不直接支持深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)，但可以作為數(shù)據(jù)處理和分析的基礎(chǔ)設(shè)施，與深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)框架結(jié)合使用，提高數(shù)據(jù)處理和分析的效率。
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