产品优势

多种建模方式

支持可视化编排建模、自动化机器学习和交互式编码等多种建模方式,满足不同需求,提供所见即所得的建模体验

丰富算子库,开箱即用

内置500+算子,涵盖数据预处理、统计分析、机器学习、时序分析、关联推荐、文本分析以及类SQL和脚本等操作,拖拽即可用

预置典型场景示例

为常见用例预先构建模板,包括设备预测性维护、交通流量趋势预测、征信评分卡模型、客户流失预测、文本要素抽取、智能推荐等,基于模板一键创建实验,快速搭建业务流程

模型一键部署

提供训练模型一键部署功能,支持本地部署和容器部署两种方式,提供服务在线测试,方便用户进行二次开发与应用集成

产品功能

  • 可视化编排建模

     

    通过简单的拖拽和编排即可进行智能数据挖掘,全流程可视,步步可解释
  • 向导式自动机器学习

     

    提供以任务为导向的自动机器学习,基于自动寻优算法训练高质量模型
  • 在线交互式编码

     

    面向算法开发人员,提供交互式编码建模,集成多种运行环境,一键启动,高级灵活
  • 基于预置模型的训练作业

     

    提供多种深度学习预置模型,利用迁移学习,少量训练数据即可训练较好模型
  • 模型部署服务

     

    提供本地部署和容器部署两种方式,支持服务在线测试,便于二次开发

技术架构

应用场景

  • 设备预测性维护

  • 征信评分

  • 客户流失预测

  • 互联网舆情分析

风电机组多位于高山、海滩、荒漠等风口处,交通不便,运维资源调度困难,且一旦发生故障停机,损失不计其数。通过数据科学和机器学习工作台对设备和系统本身的运行状态进行分析,对风电机未来发生故障的可能性进行预测,从而采取维护行为,既避免了多余干涉导致的不必要的停工时间,也防止了由于未及时采取措施而导致的连锁性故障带来的损失,预测性维护在降低成本的同时提高了系统的可靠性