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机器学习平台选TempoAI:7大理由够不够

2020年07月14日 04:32来源:未知手机版

端粒,惠普5100打印机驱动,国庆节图片

     根据市场调研机构IDC发布的《中国人工智能软件及应用(2019下半年)跟踪》报告,以市场占有率、现有产品技术能力和商业化能力等多个细分维度进行综合评估,美林数据是国内商业化机器学习开发平台的头部厂商,在机器学习平台服务领域表现抢眼。自主研发的Tempo人工智能平台(简称:TempoAI)为企业级用户提供自助式、自动化、智能化的分析模型构建服务,得到了众多用户的高度认可。

TempoAI如何在众多厂商中脱颖而出,有哪些亮点和特色呢?

1 500+头部企业实践验证,功能全面、稳定性、易用性认可度高

产品成熟稳定,算法体系丰富,功能全面,模型结果高度可视化,易用性好,用户认可度高。 是IDC给予TempoAI的评价。

TempoAI提供了从数据接入、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估、模型管理、模型部署、到最终的场景应用的全流程 端对端 解决方案。支持9大类分析场景算法、120种以上的分布式算法、6种独创算法、5种深度学习算法及Tensorflow框架,4种以上集成学习算法,帮助用户提升算法模型的精度。平台通过提供可视化建模、自动化建模和编码式建模三种建模方式满足不同用户灵活的建模需求,同时提供全面的分析洞察能力,通过丰富详实的洞察内容,帮助用户全方位观察建模过程中任意流程节点的执行结果,为用户开展建模流程的改进优化提供依据,从而快速得到最优模型,发现数据中隐含的业务价值。

2 1300+AI场景应用落地,助力企业智能化转型

美林数据作为国内领先的数据分析产品与应用服务商,不仅在数据密集、数据应用价值显著的金融行业有所建树,同时在能源、工业、政府、运营商等多行业领域中有大量的落地实践和方案累积,在零售、石油、政务、医疗、教育等市场增速迅猛。在能源行业AI的应用方案中,对天然气、电力、石油等领域重点问题给出了详细、可实用的解决方案。TempoAI从行业痛点切入,打造行业应用场景,固化 行业模型 ,助力企业智能化转型。

3 融合6种主流编程语言,有效兼容组织历史模型成果,延伸团队分析能力

TempoAI支持多语言的算法扩展编程,包含R、Python、Scala、Java、Matlab、SQL等语言,帮助用户通过编写脚本实现个性化算法,并与现有功能节点无缝融合,延伸团队的分析能力,且广泛兼容组织历史模型成果。同时,TempoAI支持灵活的扩展机制,自定义算法功能允许用户通过多种编程语言基于平台规范,封装自主算法并发布形成平台节点,方便用户灵活扩展平台算法节点功能,增强平台的业务适应能力,充分满足企业级用户的个性化需求。

4 微服务架构与200+API接口组合,灵活系统定制开发能力

TempoAI基于spring cloud的微服务架构,带来更好的扩展性与弹性高可用,每个微服务可根据业务实际增长情况来进行快速扩展,独立进行服务升级、更新,同时服务具备资源的隔离性,以保障系统整体稳定性。开放的产品级API接口体系,提供产品功能模块的API二次开发接口,满足产品的二次开发需求,能够让用户灵活进行系统定制开发。让机器学习平台与企业信息化整体架构无缝融合,构建企业/行业专属 大数据分析平台 ,深度实现业务价值应用。

5 基于AutoML的智能化建模,支持高效完成业务场景分析

TempoAI一键式建模,简单两步,即可实现从数据到模型。依托内置的AutoML技术,平台智能完成数据处理、特征工程、算法与参数选择及模型评估等环节,为用户自动构建专家级模型。而自动择参、自动分类、自动回归、自动聚类、自动时间序列等多种自动学习功能,可以有效帮助用户自动选择最优算法和参数,在建模过程中一方面降低了用户对算法和参数选择的经验成本,另一方面极大节省用户的建模时间成本。

配图:自动建模 动图

6 流计算能力,帮助用户打造快速实时预测

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