算法侧架构

算法侧架构主要关注于数据处理和计算的核心部分，包括数据预处理、特征工程、模型训练和评估等环节。在这一架构中，各种算法和技术相互协作，以实现对数据的高效处理和智能分析。为了提高算法的性能和可扩展性，通常会采用分布式计算框架（如TensorFlow、PyTorch等）进行并行计算和优化。此外，算法侧架构还需要与其他系统（如数据存储、前端展示等）进行紧密集成，以实现完整的数据处理流程。在实际应用中，算法侧架构需要根据具体业务场景和需求进行调整和优化，以满足不同用户的需求。