【金猿产品展】DataCanvas APS——一站式机器学习平台
2020-12-28 21:49:43
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本产品由九章云极投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2020大数据产业创新服务产品榜单及奖项”评选。

DataCanvas APS机器学习平台面向数据科学团队的一站式机器学习平台,它是集数据准备、特征工程、算法实现、模型开发、模型发布、模型生产化管理于一体的机器学习平台,能够帮助企业快速构建数据分析应用。

一站式机器学习平台服务,实现模型在企业生产系统快速落地

应用场景/人群

DataCanvas APS机器学习平台实现企业业务智能化,落地精准营销、智能反欺诈、流失预警、市场监管等众多应用场景。面向业务人员、数据分析师、建模工程师、数据科学家、企业管理者、运维人员、智库团队等复合型人才。

产品功能

DataCanvasAPS机器学习平台拥有三位一体建模、“白盒”算子库、“四库”等多种专业技术能力。

产品优势

一、“完全开放”异构多引擎融合架构

DataCanvasAPS支持R、Python、Spark等,结合Docker、Hadoop、GPU资源的灵活调度,利用现有平台提供分布式计算能力,可以在各类主流硬件和技术架构上实现开放性支持,适配各类物理设备和云环境,并对主流技术架构提供全面的支持,服务全行业应用场景,使IT资源最大化利用。

二、便捷的AutoML、AutoDL

实现自动建模训练可视化、自动特征衍生、自动模择、自动超参数优化、自动模型评估和定期优化。自主研发了面向结构化数据的深度学习工具DeepTables和开源自搜索神经网络架构Hypernets,解决企业在结构化数据上建模的痛点,并在全球率先突破Auto ML快速开发痛点。

三、“敏捷而开放”的集成环境

DataCanvasAPS支持Docker镜像自定义,提供自定义编程环境、框架、中间件、服务,持续进行技术框架集成与升级。

四、“白盒”算子库

内置近数百种算子,算子涵盖机器学习建模的全过程,算子代码对用户开放,允许进行优化和自定义,并且自定义算子与预置算子能够同步访问调用,让用户针对自有数据情况,生成个性化的模型资产,加速实现自主AI。

五、“三位一体”的建模方式

为适应不同技术能力的使用者和团队协同模型操作,DataCanvas集自动建模、拖拽式建模、编码建模三种建模方式于一身,将AI门槛降到最低的同时,全面提升团队级模型构建和管理效率。

六、“四库”技术加持

独创“四库”技术:特征仓库、算子仓库、场景仓库、AutoML 仓库,不仅提供机器学习、深度学习的算子,突破企业级知识融和瓶颈,更是降低企业对数据科学人才与技术的依赖。

使用客户/人群

DataCanvasAPS为政府、金融、通信、航空、制造、交通、教育、地产和互联网等多行业众多高粘性客户提供实时敏捷的AI能力建设。

市场价值

九章云极DatatCanvas专注自动化数据科学平台的持续开发与建设,着重为数据科学家,AI从业者提供一整套开发平台,为政府和企业智能化升级和转型提供全面配套服务。通过DataCanvasAPS机器学习平台帮助企业实现应用场景快速落地,轻松构建智能场景应用。结合安全、可靠的环境支持,实现多种数据源的实时采集以及具备数据源主题的管理能力,降低企业AI应用门槛。

作为企业级平台,DatatCanvasAPS实现团队成员之间工作成果的共享和复用,让技术部门和业务部门之间也可协同构建和使用数据模型;放大企业的数据价值的同时,提升企业AI能力和模型资产的储备,进而加速构建企业自身智能化壁垒,助力企业实现数字化转型。

产品所属企业·九章云极:

北京九章云极科技有限公司(简称九章云极DataCanvas)2013年成立,专注自动化数据科学平台的持续开发与建设,着重为数据科学家,AI从业者提供一整套开发平台,为政府和企业智能化升级和转型提供全面配套服务。

九章云极DataCanvas是自主研发的中国公司,凭借国内外领先的自动化数据科学平台 (Data Science Platform),已为政府、金融、通信、航空、制造、交通、教育、地产和互联网等多行业客户提供实时敏捷的AI能力建设。

通过九章云极DataCanvas平台提供自动化机器学习分析和实时计算能力,帮助业务分析师和数据科学家快速协同开发,实现自动化模型创建、管理和应用支持。

在科技创新及人工智能等前沿技术和解决方案上为客户业务创造更大价值。公司拥有杰出的数据科学家和产品研发团队,在自动深度机器学习、数据建模、大数据分析等领域,具有前沿的行业实践经验。

2020年,凭借独创的DeepTables开源项目,九章云极DataCanvas在包括了知名电商公司和搜索引擎公司的全球1100多支队伍中胜出,荣获Kaggle竞赛全球第一名。

总部位于北京,同时面向全国,在上海、山东、深圳均有分支机构。

 
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