Sage HyperCycle ML
标准化、全流程的决策类AI应用开发工具
产品价值
端到端
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
端到端
低门槛
全流程自动化构建模型、应用模型,更新模型。无需机器学习专业技能,简单易用。
低门槛
高效率
多行业真实场景验证, 30个迭代内可达到或超越专家效果, 通过机器探索提高应用构建效率
效果佳
产品功能
  • 数据管理
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    面向AI的数据治理
    提供针对AI应用设计的数据治理流程,包括数据自动推断、预处理、自动标记等功能。将数据分为行为数据与反馈数据分别管理,更符合AI应用的场景。有的放矢,让数据为AI服务。
    全生命周期数据跟踪利用
    企业数据是一个不断产生、不断使用的循环流程。产品覆盖从历史数据的利用,到模型上线后新产生数据的自动回流,到新数据的自动训练的过程,使企业数据变为活水,常用常新。
    企业级数据管理
    多源数据接入,数据任务可视化管理,数据源信息管理等丰富数据管理功能,提供广泛的企业级特性。
  • 自动模型工厂
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    低TCO、少人力、全流程闭环自动持续运行
    HyperCycle ML自动建模技术,使企业数据自动变为高维模型。无需机器学习技能,无需人工干预,从特征构建、特征组合、到算法选择、算法调参,全流程自动完成,降低AI应用门槛,为企业降低总拥有成本(TCO)。
    高维特征
    第四范式自研超高维算法,能处理百亿到万亿级别的数据特征;与传统AI算法相比,除了可利用宏观/高频特征,也能有效覆盖微观/长尾特征,大幅提升模型预测精准度,提高企业业务成功率。
    效果强大的自主AI能力
    HyperCycle ML自动建模技术,支持万亿级特征计算任务,在大数据量场景下,计算效率可达Spark数百甚至数千倍,在普遍场景效果达到专业数据科学家水平,且支持根据数据量和计算时效的要求进行扩容,扩容后总体处理能力呈线性增加,企业使用HyperCycle ML即可低成本拥有稀缺、强大的自主AI能力。
    模型自我迭代,降低效果衰减
    第四范式独创“机器学习圈”理论,支撑人工智能应用系统,覆盖AI应用构建全流程。模型可根据业务变化进行自我迭代,防止模型效果衰减,实时支撑企业业务决策。
  • 模型应用
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    模型自动上线
    模型可快速上线,也可根据需求自动上线。系统支持资源自动弹性伸缩。
    支持多业务、规模化应用
    企业多业务共同使用,边际成本降低,资产共用、沉淀企业数据知识库。
    服务监控运维
    服务监控运维中心以可视化指标形式展现,使服务可追踪、可运维。
  • 指标中心
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    贴近业务的指标中心
    指标中心提供包含业务反馈指标、模型指标、监控运维指标在内的指标体系,方便用户追踪监控业务效果,分析业务趋势。特有自定义指标计算,更加贴近客户业务。不仅如此,指标中心提供可视化的指标呈现形式,提升了指标查看与用户工作交流与汇报的效率。
  • 方案市场
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    丰富多样的方案市场
    在各类场景的AI应用中,第四范式总结抽象出了一批特定场景的解决方案,对于匹配方案的客户场景,可直接应用Sage HyperCycle ML取得好的专家建模效果。
    定制自己的方案
    专业的团队、部门能够通过HyperCycle ML为自己的依赖方定制自己适用的解决方案,最大化专业人员的价值沉淀。
    一键应用解决方案
    已购买的解决方案和用户自己开发的解决方案,都将进入方案仓库。用户可以在想要解决的问题场景里,一键应用相应解决方案,导入对应的数据后,即可开启一键建模,享受全流程、端到端的AI应用体验。
成功案例
HyperCycle ML助力互联网支付平台全自动构建风控应用,显著提升风控效率
成功案例