产品介绍

DML是通过统计学、数学、计量经济学、计算机学等学科模型和算法,对大量的历史数据进行学习、训练、总结从而生成经验模型,利用经验模型得出结果进而指导业务的分布式机器学习平台。DML提供特征工程、统计、训练、评估、预测等算法,以机器学习算法库为基础,结合可视化建模、记事本建模、在线模型服务适应不同场景和需求。

产品优势

一站式

一键式部署在线预测服务,整合机器学习全链路。

科学性

内置统计学、数学、计量学等多学科模型和算法,集成丰富的可视化效果。

简单易用

无编码设计,数据实验自由拖,拽降低难度,快速入门。

准确性

本平台算法计算过程均经过R、SPSS等专业软件检验,结果准确无误。

方案丰富

内置各行业、领域场景案例,让数据挖掘与AI技术机遇经验智慧创造更多价值。

产品功能

拖拽式、无编码实验室任务流设计

通过图形化界面的拖拉拽操作,创建组件与节点间连线,数据流向自动生成,绘制任务流有如“搭积木”一般,流畅便捷。

内置多学科算法

DML平台内置丰富的各类算法,从数据缺失插补到数据格式预处理,从分类聚类到分析预测,本平台全面涵盖机器学习和深度学习领域的全量算法,平台用户可以基于业务目标,通过对内置组件的拖拽直接完成数据分析任务,并可实现一站式发布。

灵活的调度模式

在任务调度环节,DML平台支持对参数进行数值型与枚举型的预设定,自动完成多次任务,同时提供定时调度功能满足周期性的调度,大大减少手动多次调度的重复性工作量,在完成多次运行后,用户可前往历史实例模块,快速横向比对所有模型,选择最优结果。

高性能,大规模训练

数据的计算能力是数据应用的核心能力。DML平台为业务模型从线下计算转向线上计算、 从非实时计算转向实时计算提供了渠道, 本平台为各类场景目标提供了因果、传导、关联、预测等方面的模型和算法,能够帮助用户构建以数据指标为基础的关系图谱、 以模型和算法为基础的计算网络、 以场景和策略为基础的策略网络在内的数据计算平台。

产品展示