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业界领先企业选择 第四范式

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自动决策类机器学习产品图4

产品价值

  • 应用门槛低

    基于学习圈理念,覆盖机器学习从模型构建到应用全流程,4步快速构建企业自主的AI应用 。

  • 落地效率提升

    封装世界领先的自动建模能力、实时上线能力、数据闭环能力,解决算法与工程化落地的问题,极大提升企业AI落地效率。

  • 效果持续提升

    具备世界领先的自研AutoML技术,依托HyperCycle方法论,利用业务的实时闭环数据进行自学习,保障模型效果最佳并持续提升。

  • AI落地成本低

    提供自动化AI落地全流程服务,使AI应用落地在同等条件的前提下,人力成本从5人月低至3人周,机器成本仅增加30%,让企业构建AI应用成本更加可负担。

产品功能

  • 便捷简单的操作界面

    基于库伯学习圈理论, HyperCycle ML将原本繁琐的机器学习应用构建过程提炼为行为、反馈、学习和应用四个步骤,用户只需完成简单的配置,即可轻松启动一个自动机器学习圈的持续学习和预估服务,真正实现业务人员也可以用的AI产品。

  • 全自动化的建模流程

    集成了全流程的AutoML能力,覆盖从数据自动处理、自动拼表、自动特征衍生、自动特征筛选到算法自动调优、模型自动选择的全流程,其中多表自动拼接打破了AutoML和真实业务数据的屏障,真正将机器学习问题转换为数据准备问题,实现业务人员可用。

    具备效果世界领先的自研AutoML技术,在多个比赛数据集上效果优于85%的数据科学家,能够为业务效果提供有效保障。

  • 灵活便捷的模型应用

    支持模型的自动化部署,提供实时和批量两种模型服务,轻松一键上线/下线模型应用。 支持模型AUC、KS、准确率、召回率、模型特征重要性等报告的多维度展示。

    支持模型探索、模型批量预估服务、模型自学习任务的失败自动重试保障机制。

  • 自学习迭代提升

    通过数据闭环,形成基于真实反馈的迭代自学习,同时提供模型全量自动机器学习和增量自学习,实现效果迭代提升,防止模型效果衰退,提供长效保障。

    通过增量自学习还能实现分钟级别的模型更新,灵活应对变幻万千的业务需求。

应用场景

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    精准营销

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    智能推荐

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    逾期预测

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