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Beam在機器學習中有以下幾個主要應用：
數據預處理和清洗：Beam可以用來對大規模數據進行清洗、轉換和預處理，以便于后續的機器學習算法處理。
特征工程：Beam可以用來對數據進行特征提取、轉換和選擇，以便于訓練機器學習模型。
模型訓練：Beam可以用來并行處理大規模數據，以加速模型訓練的過程。
模型評估和預測：Beam可以用來對模型進行評估和預測，以幫助用戶理解模型的性能和效果。
模型部署和監控：Beam可以用來將訓練好的模型部署到生產環境中，并監控模型的性能和效果。
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