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Atlas可以支持數據科學家進行數據的模型訓練和評估的方式包括：
數據準備：Atlas提供了數據集成和數據清洗的功能，可以幫助數據科學家快速準備干凈、完整的數據集，以供模型訓練使用。
模型選擇：Atlas提供了各種常用的機器學習算法和深度學習模型，數據科學家可以根據具體的問題選擇合適的模型進行訓練。
模型訓練：Atlas提供了分布式計算能力，可以加速模型訓練的過程，同時還支持超參數調優等功能，幫助數據科學家優化模型性能。
模型評估：Atlas提供了模型評估和性能監控的功能，可以幫助數據科學家評估模型的準確性和穩定性，及時發現模型的問題并進行調整。
模型部署：Atlas支持將訓練好的模型部署到生產環境中，實現模型的實時預測和推理，為數據科學家提供了完整的模型開發和部署流程。
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