搜索
面向“AI+行业”的大数据解决方案推动人工智能腾飞的三级火箭算法：AlphaGo,图像识别,语音识别,机器翻译,...框架：TensorFlow,Caffe,MXNet,Torch,...硬件：GPU,FPGA,TPU,...大数据为AI三级火箭提供了充足的燃料！公司通过打造一款独创式的一站式AI研发与应用云服务平台，帮助客户更加简单便捷地进行AI应用的开发与部署，低成本拥有人工智能，从而获得更大的商业价值。公司的产品目前服务于电信运营、银行、证券、零售等不同领域，具体结合AI的应用场景包括精准营销、价值挖掘、销量预测、舆情监控等。AI解决方案超低的应用门槛高度自动化的工具链多场景模型训练支持大规模分布式系统管理AI平台3.0—机器学习全生命周期管理兼具数据整理分析、模型训练、模型自动调参（AutoML）、模型托管服务等全链路服务。核心产品产品优势和特点显著降低AI应用门槛-无须编写任何代码，即可完成全流程AI应用研发-纯可视化交互界面，所见即所得的操作方式高度自动化的工具链-数据处理、模型训练、模型托管全自动流水线-自动管理模型选取、模型调参、结果比对等任务超大规模分布式系统管理-具有数千节点的集群管理能力，支持大规模分布式训练产品主要功能模块基于Web的可视化操作界面自动化工具链(数据管理,模型训练,自动调参,计算资源优化...)计算监控系统TensorFlow,Caffe等机器学习框架数据管理系统计算管理接口(ComputeAPI)数据管理接口(DataAPI)Kubernetes容器集群管理系统(二次开发)操作系统层(LinuxOS)包括CPU,GPU等硬件资源的服务器集群•基础设施层：基于Kubernetes(谷歌推出的开源容器集群管理系统)进行二次开发，与机器学习研发全流程深度整合•应用平台层：利用统一的Web界面来驱动和管理AI研发自动化工具链•部署方式：可同时支持公有云服务和企业内部私有云部署模式功能展示-数据导入•支持多数据源：本地文件上传，HDFS,NFS,公有云存储(如AWSS3)等等•支持多数据格式：CSV,Excel,MySql,MongoDB,图片，音频…等等产品功能展示-特征工程•特征工程：对源数据的某些字段进行自定义处理后做为模型输入•支持多种类型的特征工程操作：桶化，嵌入，交叉列，等等产品功能展示-特征报告•对样本进行预处理得出的特征权重分布•支持多特征数据的降维可视化产品功能展示-模型训练配置•三种模型配置方式•用户自定义(手动搭建模型)•预设模型(线性模型、深度神经网络、决策树等几十种预设模型)•全自动的AutoML模式-用户无需配置，由平台自动搜索最优模型产品功能展示-训练结果展示•训练结果指标的可视化：损失函数、ROC曲线等•训练过程的模型结构及超参数等完整细节均可追溯产品功能展示-一键发布模型•对于准确率达标的模型，可一键发布进行API上线•模型API由平台全自动化托管，满足高并发、高可靠性需求产品功能展示-模型在线测试比对•模型托管上线后，可支持API程序化调用和在线模型评估•在线模型评估支持手动输入特征和批处理两种模式客户案例-中国移动用户对升级套餐的购买意愿中国移动更精准地预测用户升级套餐的意愿，从而提升购买转化率。数据模型输出（客户提供+网络爬取）当月话费金额在网时长套餐费用消耗流量…统计分析逻辑回归LightGBM决策树DNN深度学习模型客户案例-中国移动数据预处理模型训练过程模型评估结果通过AutoML优化神经网络超参数(10000+迭代)尝试用LightGBM决策树模型，让试验结果具有可解释性预测精确度达85%转化预测正确率30%查全率达70%公司研发的模型将移动用户的套餐购买转化率提升超过100%~10万脱敏用户数据样本40多个原始字段经特征工程生成100维样本输入中国移动VIP用户套餐升档用户信息及套餐使用历史记录样本截图(片段)数据预处理模型训练过程模型评估结果~10万脱敏用户数据样本40多个原始字段经特征工程生成100维样本输入通过AutoML优化神经网络超参数(10000+迭代)尝试用LightGBM决策树模型，让试验结果具有可解释性根据模型预测结果筛选出1.4万高转化率目标用户实际验证：呼出1.4万目标客户，接通7,994户，成功转化2,402户，转化率高达30%中国移动VIP用户套餐升档传统的客服外呼套餐升档转化率只有0.4%，应用人工智能分析出的目标客户套餐升档转化率高达30%，公司AI为中国移动提升了可观的经济效益！客户案例-*****(国内知名的****品牌)统计分析线性回归DNN深度学习模型公司帮助****建立用户画像、购买意向、销量预测等模型，大幅提升供应链管理效率，降低成本数据模型输出（客户提供+网络爬取）未来7天的销量预测历史商品品种购买渠道节假日天气…用户个性化商品推荐客户案例-******(国内知名的****品牌)数据预处理模型训练过程模型评估结果利用50个节点集群进行并行分布式模型训练利用AutoML自动搜索1000+种神经网络模型,共20000+超参数组合利用多模型输出来预测未来7天的销售量75.7%样本的预测值与真实值误差20%公司研发的模型将****的销量预测精准度提升超过50%160万数据样本25个原始字段经特征工程生成300维样本输入公司介绍客户运营时代先行者T2B2C时代领航者公司名称包含智慧旅游、智慧园区、产业互联、AI精准营销等，以移动互联网、物联网、云计算、大数据等现代信息技术为基础，通过挖掘和运用平台大数据以及先进的机器深度学习平台，服务于产业升级和大企业客户的数字化转型。公司总部位于***********，核心股东由*****、****构成，目前有员工**人，其中研发团队有**多人，在***、****均设有研发中心，在**个省份设有当地市场及运营服务中心。核心业务企业团队这里放公司logo大数据核心团队成员介绍姓名--*****专家顾问个人履历***********************这里插入个人照片优先建议公众场合照片其次建议生活照最后才选择证件照公司名称及理念公司网址