任务详情
对数据进行分类，理论上所提供的数据只有3类，但是因为实验操作或者样品本身问题导致数据有偏差，对分类会存在干扰，额外产生了4种数据，总共7类数据，这7类数据将产生17种组合，不能将17种作为为一个模型训练，而是像股票或围棋操作一样自动匹配模型对数据分类，希望通过深度学习能够解决自动分类的问题，欢迎有期货，股票，象棋，围棋自动交易系统开发经验的专家，本开发类似于上述场景，多模型训练，核心任务是在7种数据类型中找出理论上的3类，即排除其他因素产生的数据。软件开发已经完成，只需要提供深度学习的模型，API端口供我们调用
