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業(yè)界領(lǐng)先企業(yè)選擇 第四范式

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自動(dòng)決策類(lèi)機器學(xué)習產(chǎn)品圖4

產(chǎn)品價(jià)值

  • 應用門(mén)檻低

    基于學(xué)習圈理念，覆蓋機器學(xué)習從模型構建到應用全流程，4步快速構建企業(yè)自主的AI應用 。

  • 落地效率提升

    封裝世界領(lǐng)先的自動(dòng)建模能力、實(shí)時(shí)上線(xiàn)能力、數據閉環(huán)能力，解決算法與工程化落地的問(wèn)題，極大提升企業(yè)AI落地效率。

  • 效果持續提升

    具備世界領(lǐng)先的自研AutoML技術(shù)，依托HyperCycle方法論，利用業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)閉環(huán)數據進(jìn)行自學(xué)習，保障模型效果并持續提升。

  • AI落地成本低

    提供自動(dòng)化AI落地全流程服務(wù)，使AI應用落地在同等條件的前提下，人力成本從5人月低至3人周，機器成本僅增加30%，讓企業(yè)構建AI應用成本更加可負擔。

產(chǎn)品功能

  • 便捷簡(jiǎn)單的操作界面

    基于庫伯學(xué)習圈理論， HyperCycle ML將原本繁瑣的機器學(xué)習應用構建過(guò)程提煉為行為、反饋、學(xué)習和應用四個(gè)步驟，用戶(hù)只需完成簡(jiǎn)單的配置，即可輕松啟動(dòng)一個(gè)自動(dòng)機器學(xué)習圈的持續學(xué)習和預估服務(wù)，真正實(shí)現業(yè)務(wù)人員也可以用的AI產(chǎn)品。

  • 全自動(dòng)化的建模流程

    集成了全流程的AutoML能力，覆蓋從數據自動(dòng)處理、自動(dòng)拼表、自動(dòng)特征衍生、自動(dòng)特征篩選到算法自動(dòng)調優(yōu)、模型自動(dòng)選擇的全流程，其中多表自動(dòng)拼接打破了AutoML和真實(shí)業(yè)務(wù)數據的屏障，真正將機器學(xué)習問(wèn)題轉換為數據準備問(wèn)題，實(shí)現業(yè)務(wù)人員可用。

    具備效果世界領(lǐng)先的自研AutoML技術(shù)，在多個(gè)比賽數據集上效果優(yōu)于85%的數據科學(xué)家，能夠為業(yè)務(wù)效果提供有效保障。

  • 靈活便捷的模型應用

    支持模型的自動(dòng)化部署，提供實(shí)時(shí)和批量?jì)煞N模型服務(wù)，輕松一鍵上線(xiàn)/下線(xiàn)模型應用。 支持模型AUC、KS、準確率、召回率、模型特征重要性等報告的多維度展示。

    支持模型探索、模型批量預估服務(wù)、模型自學(xué)習任務(wù)的失敗自動(dòng)重試保障機制。

  • 自學(xué)習迭代提升

    通過(guò)數據閉環(huán)，形成基于真實(shí)反饋的迭代自學(xué)習，同時(shí)提供模型全量自動(dòng)機器學(xué)習和增量自學(xué)習，實(shí)現效果迭代提升，防止模型效果衰退，提供長(cháng)效保障。

    通過(guò)增量自學(xué)習還能實(shí)現分鐘級別的模型更新，靈活應對變幻萬(wàn)千的業(yè)務(wù)需求。

應用場(chǎng)景

  • 精準營(yíng)銷(xiāo)圖標

    精準營(yíng)銷(xiāo)

  • 智能推薦圖標

    智能推薦

  • 銷(xiāo)量預測圖標

    銷(xiāo)量預測

  • 客戶(hù)流失預警圖標

    客戶(hù)流失預警

  • 逾期預測圖標

    逾期預測

  • 反欺詐圖標

    反欺詐

  • 反洗錢(qián)圖標

    反洗錢(qián)

  • 故障預測圖標

    故障預測

第三方洞察

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