该项目旨在通过可扩展的对数行列式计算来增强高斯过程核学习的效率，适用于大规模数据分析和预测。
Gradio是一个强大的工具，旨在简化机器学习应用的构建和共享，提供用户友好的网络界面，使得任何人都能轻松与机器学习模型互动，无需复杂的编码知识。
FastML是一个终极的MLOps基础框架，旨在加速机器学习项目的开发与部署。它提供了全面的数据处理、预处理、建模和部署脚本，为用户从创意到生产的旅程提供了简化的解决方案。
SynapseML是一个轻量级、可扩展的分布式机器学习库，旨在支持大规模数据处理和机器学习任务。它与Apache Spark紧密集成，提供多种机器学习算法和丰富的数据预处理工具，能够与Azure服务无缝对接，适合在多种数据源和输出格式中使用。
